【摘 要】
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BP(Back Propagation)神经网络存在其固有的缺陷:收敛速度慢、易陷入局部极小、网络结构难以确定等。本课题研究的目的是对BP网络的两个主要缺陷进行改进,即:加快学习速度和
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BP(Back Propagation)神经网络存在其固有的缺陷:收敛速度慢、易陷入局部极小、网络结构难以确定等。本课题研究的目的是对BP网络的两个主要缺陷进行改进,即:加快学习速度和跳出局部极小找到全局最优。论文对BP神经网络模型作了系统的综述,对其工作原理进行了详细的推导、给出了算法的软件实现,针对网络的性能缺陷提出了两种有效的改进算法:FPMBP和SAPMBP,对两种新算法作了详细介绍,给出了算法实现步骤。论文以数值计算软件MATLAB6.1为工具,将两种改进算法和变学习率的动量BP、Levenberg-Marquardt算法作了性能对比研究,从迭代次数、收敛时间等多个方面进行比较,体现了新算法的有效性。还将提出的算法用于字符识别和神经PID控制两个应用实例,和动量BP及自适应学习速率的动量BP进行比较。对于字符识别从收敛速率、误识率等角度,对神经PID控制,从PID三个控制参数的输出曲线、控制量u的输出曲线、跟踪曲线等多个角度进行考察,证实了新算法的有效性及实用性,达到了课题预期的目的。
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