计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2004年
13期
57-59,71
,共4页
多层感知器%BP算法%推理网络
多層感知器%BP算法%推理網絡
다층감지기%BP산법%추리망락
从多层感知器原理分析出发,该文提出一种适变学习因子法用于对学习算法的改进,并将改进的算法用于"逃避"机器人推理网络的实例样本的学习.仿真结果表明,改进后BP的算法可显著加速网络训练速度,并且学习过程具有较好的收敛性及较强的鲁棒性.
從多層感知器原理分析齣髮,該文提齣一種適變學習因子法用于對學習算法的改進,併將改進的算法用于"逃避"機器人推理網絡的實例樣本的學習.倣真結果錶明,改進後BP的算法可顯著加速網絡訓練速度,併且學習過程具有較好的收斂性及較彊的魯棒性.
종다층감지기원리분석출발,해문제출일충괄변학습인자법용우대학습산법적개진,병장개진적산법용우"도피"궤기인추리망락적실례양본적학습.방진결과표명,개진후BP적산법가현저가속망락훈련속도,병차학습과정구유교호적수렴성급교강적로봉성.
