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基于扰动的加速神经网络模型及其应用
引用本文:金光球,汪莲,曹明宏,周玉良.基于扰动的加速神经网络模型及其应用[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2005,28(10):1330-1333.
作者姓名:金光球  汪莲  曹明宏  周玉良
作者单位:1. 合肥工业大学,土木建筑工程学院,安徽,合肥,230009
2. 安徽鸿路钢结构有限公司,安徽,合肥,231131
摘    要:针对BP算法收敛速度慢且存在局部极小值的问题,提出了基于扰动的加速神经网络DABP模型;研究结果表明,DABP模型提高了网络的收敛速度和计算精度,增强了全局搜索能力,达到了加速神经网络的训练效果,并提高了网络的预测能力。

关 键 词:BP神经网络  扰动  收敛速度  全局搜索
文章编号:1003-5060(2005)10-1330-04
修稿时间:2004年12月29

Disturbing accelerating back-propagation algorithm and its aplication
JIN Guang-qiu,WANG Lian,CAO Ming-hong,ZHOU Yu-liang.Disturbing accelerating back-propagation algorithm and its aplication[J].Journal of Hefei University of Technology(Natural Science),2005,28(10):1330-1333.
Authors:JIN Guang-qiu  WANG Lian  CAO Ming-hong  ZHOU Yu-liang
Institution:JIN Guang-qiu~1,WANG Lian~1,CAO Ming-hong~2,ZHOU Yu-iang~1
Abstract:In view of the low speed of convergence of the back-propagation algorithm(BP) and the local minimum problem existing in the BP algorithm,a disturbing accelerating back-propagation algorithm(DABP) is established.The result of research shows that the DABP algorithm can enhance the speed of convergence,the calculation precision,the ability of global search and the forecast ability of the network.
Keywords:back-propagation neural network  disturbance  speed of convergence  global search
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