【摘 要】
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应用Matlab 7.0中神经网络工具箱建立BP神经网络的最优化求解方法,采用共轭梯度法对网络的权值和阈值进行优化计算,实现网络权值和阈值的快速计算,为分析神经网络的合理结构
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应用Matlab 7.0中神经网络工具箱建立BP神经网络的最优化求解方法,采用共轭梯度法对网络的权值和阈值进行优化计算,实现网络权值和阈值的快速计算,为分析神经网络的合理结构提供了必要条件。对BP神经网络的传统梯度下降法与共轭梯度算法进行了仿真。这里通过对算法的训练速度,容错泛化能力等方面加以讨论,多方面印证共轭梯度算法的优越性,仿真结果凸显了训练速度的大幅提高,尤其对训练后网络受损情况下的泛化能力,采用线性回归的方法进行了仿真验证,同样得到满意结果,从新的角度支持了共轭梯度BP算法。
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