计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2011年
4期
1257-1259
,共3页
误差反向传播算法%梯度下降法%局部极小%混沌优化%变尺度混沌优化算法
誤差反嚮傳播算法%梯度下降法%跼部極小%混沌優化%變呎度混沌優化算法
오차반향전파산법%제도하강법%국부겁소%혼돈우화%변척도혼돈우화산법
采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值;此外,进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法,能有效缩短单一的变尺度混沌优化BP算法的训练时间.仿真结果表明,改进的BP神经网络具有实现简单、寻优性强和优化效率高等特点.
採用變呎度混沌優化方法代替梯度下降法融入BP神經網絡,在優化搜索過程中不斷縮小搜索空間,剋服瞭標準BP算法易陷入跼部極小的缺點,能有效地尋找到BP神經網絡權值的全跼最優值;此外,進一步提齣變呎度混沌優化與梯度下降法有機結閤的算法,能有效縮短單一的變呎度混沌優化BP算法的訓練時間.倣真結果錶明,改進的BP神經網絡具有實現簡單、尋優性彊和優化效率高等特點.
채용변척도혼돈우화방법대체제도하강법융입BP신경망락,재우화수색과정중불단축소수색공간,극복료표준BP산법역함입국부겁소적결점,능유효지심조도BP신경망락권치적전국최우치;차외,진일보제출변척도혼돈우화여제도하강법유궤결합적산법,능유효축단단일적변척도혼돈우화BP산법적훈련시간.방진결과표명,개진적BP신경망락구유실현간단、심우성강화우화효솔고등특점.
