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姜天戟,袁曾任.基于BP和统计的混合法前馈型神经网络及其应用.软件学报,1996,7(6):379-384
基于BP和统计的混合法前馈型神经网络及其应用
FORWARD NEURAL NETWORK BASED ON HYBRID ALGORITHM OF BP WITH NEW ACTIVATION FUNCTION AND STATISTICS AND THE APPLICATIONS
  修订日期:1995-04-13
DOI:
中文关键词:  人工神经元网络  最优组合函数  Madaline网络  天气预报  
英文关键词:ANN (artificial neural networks )  OCAF (optimal combination activationfunction)  MNN(madaline neural networks)  weather forecasting
基金项目:本文研究得到国防科工委国防科技预研基金和航天基金的资助.
作者单位
姜天戟 清华大学计算机系,北京,100084 
袁曾任 清华大学计算机系,北京,100084 
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中文摘要:
      为避免BP算法本身易陷入局部极小值的缺陷,本文将具有新组合激活函数的BP法与传统的BP方法(标准和带动量项)分别与统计最优化方法相结合组成混合算法,将他们分别应用于天气预报和贷款之中,并进行了仿真比较,在预报准确率和学习速度方面获得了比较满意的结果.本模拟程序在Turbo-Pasca/6.0环境下编制,在IBMPC386和486机器上调试通过并运行.
英文摘要:
      In order to avoid the disadvantage of BP algorithm, which is to trap into thelocal minimum, this paper provides Hybrid Algorithm consisted of BP with new combination activation function and statistics; then this new algorithm is applied to weather forecast and loan and the results are compared with Hybrid Algorithm based on backpropagation(standard and momentum-term) and statistics. Simulation results show that the accuracy and learning rate of prediction are both satisfactory. This program is written inTURBO-PASCAL 6. 0 and run on IBM PC/386 and 486.
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