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在分析普通BP算法的基础上提出了一种改进的BP算法(MBP),用以克服普通BP算法收敛速度慢、易陷入局部最小点的缺点。算法的核心是改变Sigmoid函数的微分表达式,加入幂因子S和R,用以提高网络输出误差项在整个目标函数中的相对影响。收敛性分析表明,MBP算法保持了普通BP算法的梯度下降特性,但具有更快收敛速度和更好的收敛精度,并且可跳出局部最小点。通过对一个非线性系统的模型辨识仿真实验,直观上证明了该算法的有效性和可行性。