【摘 要】
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传统BP算法存在着收敛速度慢,易陷入局部极小值等特点,这些缺点的存在使得BP神经网络的应用受到了很大的限制。分布估计算法是进化领域新兴的一种算法,有着很强的全局搜索能
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传统BP算法存在着收敛速度慢,易陷入局部极小值等特点,这些缺点的存在使得BP神经网络的应用受到了很大的限制。分布估计算法是进化领域新兴的一种算法,有着很强的全局搜索能力和鲁棒性。本文将分布估计算法用于神经网络的优化,取得了不错的效果。本文首先介绍了传统BP算法存在的缺陷,在此基础上总结了一些改进方法。然后介绍了几种常见的分布估计算法,并提出了几种自己的改进思想。接着将分布估计算法用于BP神经网络的优化,着重介绍了算法的设计方案。最后文章比较了分布估计算法和BP算法在收敛速度和优化性能两个方面的差异性,通过比较发现分布估计算法在BP神经网络的优化领域有着一定的优势。
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