沈阳农业大学学报
瀋暘農業大學學報
침양농업대학학보
JOURNAL OF SHENYANG AGRICULTURAL UNIVERSITY
2011年
3期
382-384
,共3页
BP神经网络%学习算法%改进算法%应用
BP神經網絡%學習算法%改進算法%應用
BP신경망락%학습산법%개진산법%응용
为了研究BP神经网络改进学习算法的适用情况,通过对实际的4个应用运用BP神经网络的多种改进的学习算法进行训练,比较得到各学习算法的适用范围,并能根据所研究问题类型、网络大小和要求精度等来选择合适的学习算法.结果表明:LM算法逼近效果好,但不适合大规模网络,RPROP算法应用于模式识别收敛速度最快,但不太适合函数逼近,SCG算法对较大网络规模的性能很好,且逼近效果好.
為瞭研究BP神經網絡改進學習算法的適用情況,通過對實際的4箇應用運用BP神經網絡的多種改進的學習算法進行訓練,比較得到各學習算法的適用範圍,併能根據所研究問題類型、網絡大小和要求精度等來選擇閤適的學習算法.結果錶明:LM算法逼近效果好,但不適閤大規模網絡,RPROP算法應用于模式識彆收斂速度最快,但不太適閤函數逼近,SCG算法對較大網絡規模的性能很好,且逼近效果好.
위료연구BP신경망락개진학습산법적괄용정황,통과대실제적4개응용운용BP신경망락적다충개진적학습산법진행훈련,비교득도각학습산법적괄용범위,병능근거소연구문제류형、망락대소화요구정도등래선택합괄적학습산법.결과표명:LM산법핍근효과호,단불괄합대규모망락,RPROP산법응용우모식식별수렴속도최쾌,단불태괄합함수핍근,SCG산법대교대망락규모적성능흔호,차핍근효과호.
