基于决策树的BP神经网络权值初始化方法及其应用研究

• 作者: 艾迪 董海峰
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 决策树 信息增益 权值初始化
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 系统开发与应用
• 页码范围: 138-141
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2258字
• 语种: 中文

摘要

为解决传统BP神经网络中随机初始化参数方法的缺陷,提出一种基于决策树信息增益算法的权值初始化方法.本文介绍了C4.5决策树算法和BP神经网络算法的主要特点,以及阐述了如何利用决策树算法中信息增益初始化BP神经网络权值参数,以避免传统随机初始化方法所造成的缺点.并以油气层敏感性评价的实例进行验证.实验表明,该初始化方法提高了BP神经网络的学习效率和准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董海峰	西安石油大学计算机学院	4	7	1.0	2.0
2	艾迪	西安石油大学计算机学院	1	0	0.0	0.0