《改進的BP神經網路算法及其套用》是張宇博， 舒紅平撰寫的一篇論文。
基本介紹
- 中文名：改進的BP神經網路算法及其套用
- 發表時間：2015-03-15
- 論文來源：網路安全技術與套用
- 分類號：TP183
- 作者：張宇博， 舒紅平
論文摘要,引文格式,
論文摘要
為了進一步最佳化神經網路算法,提高網路神經算法的速率並提高其穩定性,就現有BP算法所存在的收斂速度慢以及容易陷入局部極小值的弊病,我們將進一步通過一般改進算法解決在神經網路結構最佳化過程中依然無法解決的問題。依據遺傳算法的特徵,進一步在經過改進的壓縮映射遺傳的基礎上提出了BP神經網路最佳化方案。泛函分析中壓縮映射原理的套用,一方面解決了困擾人們的BP神經網路算法所固有的缺點,顯著地提高了神經網路算法的收斂速度,而且解決了BP神經在運行的過程中和網路連線權值初值的取值緊密相連的缺點。經過大量的計算我們得到如下數據:經過最佳化改進後,訓練時間節約了8.3%,訓練步數降低了近17.4%。經過大量的研究實驗表明:經過改進後的BP神經網路算法取得了良好的效果,十分具有套用價值。
引文格式
[1]張宇博,舒紅平.改進的BP神經網路算法及其套用[J].網路安全技術與套用,2015(03):78+80.
