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针对BP神经元网络训练过程中收敛速度缓慢,易陷入局部极值的缺点,提出了通过划分权值空间寻找最小极值区域,在此基础上并行化BP算法的二次并行搜索策略,并将此策略应用于医药物流系统的销售趋势预测.实验证明该算法能快速找到全局最小,并在大样本集的情况下,训练速度有显著提高.
一种新的BP算法并行策略
【摘 要】
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针对BP神经元网络训练过程中收敛速度缓慢,易陷入局部极值的缺点,提出了通过划分权值空间寻找最小极值区域,在此基础上并行化BP算法的二次并行搜索策略,并将此策略应用于医药
【机 构】
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重庆大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2005年8期
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