| 基于BP网络的一种改进算法及仿真 |
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| 引用本文： | 王博,陶黄林,李金忠,刘旭政,刘昌鑫,罗超,吴兰英.基于BP网络的一种改进算法及仿真[J].井冈山学院学报,2009,30(10):37-39. |
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| 作者姓名： | 王博 陶黄林 李金忠 刘旭政 刘昌鑫 罗超 吴兰英 |
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| 作者单位： | [1]井冈山大学信息科学与传媒学院 [2]井冈山大学数理学院 [3]井冈山大学现代教育技术中心,江西吉安343009 [4]华东交通大学土木建筑学院,江西南昌330013 |
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| 摘 要： | 针对BP网络存在收敛速度慢及目标函数容易陷入局部极小值的缺点，本文研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。最后提出了一种提高BP网络学习速度的新方法，即自适应调整学习率和下降梯度。仿真结果表明，该方法大大地提高了收敛速度，而且算法简单、易行。
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| 关 键 词： | 人工智能 BP神经网络 BP算法 |
An improve gradient algorithm of BP neural network |
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| WANG Bo,TAO Huang-lin,LI Jing-zhong,LIU Xu-zheng,LIU Chang-xin,LUO Chao,WU Lan-ying.An improve gradient algorithm of BP neural network[J].Journal of Jinggangshan University,2009,30(10):37-39. |
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| Authors: | WANG Bo TAO Huang-lin LI Jing-zhong LIU Xu-zheng LIU Chang-xin LUO Chao WU Lan-ying |
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| Institution: | 1.School of Information Science and Medium, Jinggangshan University, Ji＇an 343009, China 2.School of Math and Physic, Jinggangshan University, Ji＇an 343009, China 3.School of Civil Engineering and Architecture, East China Jiaotong University, Nanchang 330013,China; 4.Morden Education Technology Center, Jinggangshan University, Ji＇an 343009, China) |
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| Abstract: | We analyze the advantages and disadvantages of several popular training algorithms of BP Neural Network. To deal with the defects of slow convergence rate and easily immerging in local minimum, we propose the improved gradient algorithm. The experiment shows that the algorithm can improve the conver- gence rate and is easy to use. |
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| Keywords: | artificial intelligence BP neural network improved gradient |
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