前馈神经网络的一种新型算法
针对交馈神经网络的反向传播(BP)学习算法收敛速度慢的缺点,提出了一种快速学习的优化算法.该算法的学习分为两个阶段:第一阶段采用标准BP算法,使网络接近最优点;网络接近最优点时,采用共轭梯度法快速收敛.结果表明,该算法大幅度提高了数据拟和的精度,而且运行速度很快.
前馈神经网络 BP算法 共轭梯度法 最佳步长 数据拟和
赵晓敏 李永延
上海理工大学机械工程学院
国内会议
西安
中文
582-585
2001-04-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)