前馈神经网络的一种BP-阿当姆斯学习算法

来源 :信息与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：youling0186

【摘要】

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针对神经网络学习问题,研究将微分方程数值解法--阿当姆斯法用于神经网络的权值修正.考虑BP算法在网络学习初始阶段误差函数下降速度较快,而阿当姆斯算法在网络学习后期具有

【作者】

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衣治安许少华

【出处】

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信息与控制

【发表日期】

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2003年z1期

【关键词】

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前馈神经网络微分方程初值问题数值解 Adams方法学习算法

【基金项目】

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黑龙江省自然科学基金资助项目(F02-11)

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针对神经网络学习问题,研究将微分方程数值解法--阿当姆斯法用于神经网络的权值修正.考虑BP算法在网络学习初始阶段误差函数下降速度较快,而阿当姆斯算法在网络学习后期具有较高学习精度的特点,给出了前馈神经网络一种BP与Adamas方法相融合的BP-Adamas结合算法.文中对BP算法、Adamas算法和BP-Adamas结合算法的性质进行了对比分析,并以随机模式识别和旋转机械故障自动诊断问题为例验证了算法的有效性.

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