计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2007年
14期
3462-3465
,共4页
数据挖掘%人工神经网络%BP算法%模型%研究%测试
數據挖掘%人工神經網絡%BP算法%模型%研究%測試
수거알굴%인공신경망락%BP산법%모형%연구%측시
探讨了数据挖掘数据技术的准备工作,由于神经网络方法的特殊性,数据准备更显得尤为重要.对标准的BP算法进行了研究,针对现有人工神经网络中BP算法效率较低、容易陷入局部极小等存在的问题,提出了一种改进的BP算法,并针对这种算法进行了"与"和"异或"问题中的分析测试.测试结果表明了改进的BP算法缩短了学习时间,提高了学习效率,并在一定程度上避免了学习中的局部极小问题.
探討瞭數據挖掘數據技術的準備工作,由于神經網絡方法的特殊性,數據準備更顯得尤為重要.對標準的BP算法進行瞭研究,針對現有人工神經網絡中BP算法效率較低、容易陷入跼部極小等存在的問題,提齣瞭一種改進的BP算法,併針對這種算法進行瞭"與"和"異或"問題中的分析測試.測試結果錶明瞭改進的BP算法縮短瞭學習時間,提高瞭學習效率,併在一定程度上避免瞭學習中的跼部極小問題.
탐토료수거알굴수거기술적준비공작,유우신경망락방법적특수성,수거준비경현득우위중요.대표준적BP산법진행료연구,침대현유인공신경망락중BP산법효솔교저、용역함입국부겁소등존재적문제,제출료일충개진적BP산법,병침대저충산법진행료"여"화"이혹"문제중적분석측시.측시결과표명료개진적BP산법축단료학습시간,제고료학습효솔,병재일정정도상피면료학습중적국부겁소문제.
