计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2013年
6期
60-62,108
,共4页
AB网络%BP网络%收敛性%稳定性
AB網絡%BP網絡%收斂性%穩定性
AB망락%BP망락%수렴성%은정성
AB neural network%BP neural network%Convergence%Stability
为了有效利用样本的先验知识,探讨一种神经网络控制模型-AB网络模型.该模型在学习过程中不仅提高了收敛速度,也有效地避免了传统BP网络模型易陷入局部极小值的缺点.最后通过仿真测试,表明该模型具有更好的收敛性和稳定性,在实际系统中的应用也是可行的.
為瞭有效利用樣本的先驗知識,探討一種神經網絡控製模型-AB網絡模型.該模型在學習過程中不僅提高瞭收斂速度,也有效地避免瞭傳統BP網絡模型易陷入跼部極小值的缺點.最後通過倣真測試,錶明該模型具有更好的收斂性和穩定性,在實際繫統中的應用也是可行的.
위료유효이용양본적선험지식,탐토일충신경망락공제모형-AB망락모형.해모형재학습과정중불부제고료수렴속도,야유효지피면료전통BP망락모형역함입국부겁소치적결점.최후통과방진측시,표명해모형구유경호적수렴성화은정성,재실제계통중적응용야시가행적.