前馈网络的一种超线性收敛BP学习算法
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本文研究得到国家自然科学基金(No.69705001)资助.


Super-Linearly Convergent BP Learning Algorithm for Feedforward Neural Networks
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    摘要:

    分析传统BP算法存在的缺点,并针对这些缺点提出一种改进的BP学习算法.证明该算法在一定 条件下是超线性收敛的,并且该算法能够克服传统BP算法的某些弊端,算法的计算复杂度与简 单BP算法是同阶的.实验结果说明这种改进的BP算法是高效的、可行的.

    Abstract:

    In this paper, some shortages of traditional BP learning algorithm are analyzed. To avoid these shortages, a modified BP learning algorithm is proposed. It is s hown that this algorithm is super-linearly convergent under certain conditions. This algorithm can overcome some shortages of traditional BP learning algorithm , and has the same order of computation complexity as the traditional BP algorit hm. Finally, two computing examples are given. Simulation results illustrate tha t this algorithm is highly effective and practicable.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

梁久祯,何新贵,黄德双.前馈网络的一种超线性收敛BP学习算法.软件学报,2000,11(8):1094-1096

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  • 收稿日期:1999-01-11
  • 最后修改日期:1999-08-27
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