冶金自动化
冶金自動化
야금자동화
METALLURGICAL INDUSTRY AUTOMATION
2004年
z1期
1070-1074
,共5页
神经网络%BP算法%快速BP算法
神經網絡%BP算法%快速BP算法
신경망락%BP산법%쾌속BP산법
本文比较研究了神经网络中常用的9种改进BP算法,针对4个应用于不同问题的神经网络进行训练,得出了各算法适应的环境.在此基础上,总结出了针对不同的实际问题,要根据网络的大小,应用方向(函数逼近,模式识别)以及误差精度要求等方面来选择合适的BP算法.在实际问题中的应用结果表明,恰当的BP算法能够对运算速度、泛化能力等得到较好的效果;神经网络的改进BP算法比较结果,对实际问题中选择恰当的算法提供了理论依据,有实用价值.
本文比較研究瞭神經網絡中常用的9種改進BP算法,針對4箇應用于不同問題的神經網絡進行訓練,得齣瞭各算法適應的環境.在此基礎上,總結齣瞭針對不同的實際問題,要根據網絡的大小,應用方嚮(函數逼近,模式識彆)以及誤差精度要求等方麵來選擇閤適的BP算法.在實際問題中的應用結果錶明,恰噹的BP算法能夠對運算速度、汎化能力等得到較好的效果;神經網絡的改進BP算法比較結果,對實際問題中選擇恰噹的算法提供瞭理論依據,有實用價值.
본문비교연구료신경망락중상용적9충개진BP산법,침대4개응용우불동문제적신경망락진행훈련,득출료각산법괄응적배경.재차기출상,총결출료침대불동적실제문제,요근거망락적대소,응용방향(함수핍근,모식식별)이급오차정도요구등방면래선택합괄적BP산법.재실제문제중적응용결과표명,흡당적BP산법능구대운산속도、범화능력등득도교호적효과;신경망락적개진BP산법비교결과,대실제문제중선택흡당적산법제공료이론의거,유실용개치.
