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基于集员估计理论的神经网络学习算法
基于集员估计理论的神经网络学习算法
来源 :中国水运(下半月) | 被引量 : 0次 | 上传用户:fchbo
【摘 要】
:
针对前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时,收敛速度慢,易陷入局部极值,需调节参数多等缺陷,提出了将最优定界椭球(OBE)算法引入到神经网络的学习中,该算法比BP算法在收敛速
【作 者】
:
何青
王贤明
何露
【机 构】
:
长沙理工大学电气与信息工程学院,中船重工集团第七二二研究所
【出 处】
:
中国水运(下半月)
【发表日期】
:
2009年12期
【关键词】
:
前馈神经网络
BP算法
集员估计理论
最优定界椭球
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针对前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时,收敛速度慢,易陷入局部极值,需调节参数多等缺陷,提出了将最优定界椭球(OBE)算法引入到神经网络的学习中,该算法比BP算法在收敛速度,精度方面都有显著提高,仿真结果证明了此算法的有效性。
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