【摘 要】
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本文提出了BP算法优化策略,并从此策略出发,提出了基于遗传学习算法的BP算法改进方法和基于进化规划的BP算法改进方法,并分析了各自的优缺点.BP算法的改进和优化还有很大的研
【机 构】
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铁道科学院电子所,北京,100081
【出 处】
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2005年全国理论计算机科学学术年会
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本文提出了BP算法优化策略,并从此策略出发,提出了基于遗传学习算法的BP算法改进方法和基于进化规划的BP算法改进方法,并分析了各自的优缺点.BP算法的改进和优化还有很大的研究空间,例如对基本BP算法的权值调整附加惯性项改进BP算法,在一定程度上改善了训练速度,但整个速度还是很慢,并存在局部极小问题;还有自适应参数调节的改进BP算法,在一定程度上提高了训练速度,但由于学习速度与网络输出误差间的动态函数建立标准缺乏依据而带来难度和不确定性.BP算法的改进和优化方法各有利弊,在实际应用当中,BP算法的选取可根据具体情况而定.
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