| BP小波神经网络自适应调节步长的改进算法 |
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| 引用本文： | 何苗,刘希莲,李金屏,杨波.BP小波神经网络自适应调节步长的改进算法[J].济南大学学报(自然科学版),2001,15(4):315-318. |
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| 作者姓名： | 何苗 刘希莲 李金屏 杨波 |
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| 作者单位： | 1. 济南大学信息科学与工程学院,
2. 潍坊医学院附属医院, |
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| 基金项目： | 山东省自然科学基金资助项目(Y2000G05). |
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| 摘 要： | 在BP小波神经网络的训练过程中，自适应调节步长是对算法效率起重要作用的步骤之一，深入讨论了自适应调节步长的改进算法，从而得到更加方便合理的实时步长调整方法，进一步提高了局部搜索速度。多种情况下的仿真结果表明，该算法能够提高局部搜索速度，具有较广泛的应用价值。
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| 关 键 词： | BP小波神经网络 自适应调节步长 改进算法 梯度下降法 |
| 文章编号： | 1671-3559(2001)04-0315-04 |
| 修稿时间： | 2001年5月20日 |
Improved Adaptive Adjustment of Step Length in BP Wavelet Neural Network |
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| He Miao ,Liu Xilian ,Li Jinping ,Yang Bo.Improved Adaptive Adjustment of Step Length in BP Wavelet Neural Network[J].Journal of Jinan University(Science & Technology),2001,15(4):315-318. |
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| Authors: | He Miao Liu Xilian Li Jinping Yang Bo |
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| Institution: | He Miao 1,Liu Xilian 2,Li Jinping 1,Yang Bo 1 |
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| Abstract: | Adaptive adjustment of step length is one of important steps in the training of BP wavelet neural network (WNN). Improved adaptive adjustment is discussed deeply, by which more reasonable step length can be obtained more conveniently and immediately and the faster convergence speed can be obtained. Simulation results under different conditions show the improvement can accelerate the local convergence and can be applied extensively. |
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| Keywords: | BP wavelet neural network adaptive adjustment of step length steepest descent method |
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