神经网络中克服局部最小的BP—EP混合算法

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：moodlysea

【摘要】

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人工神经网络在很多领域有着成功的应用.神经网络有许多学习算法,BP算法是前向多层神经网络的典型算法,但BP算法有时会陷入局部最小解.进化规划(EP)是一种随机优化技术,它可

【作者】

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陈小平石玉于盛林

【机构】

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苏州大学通信与电子工程系,南京航空航天大学测试工程系

【出处】

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小型微型计算机系统

【发表日期】

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2001年12期

【关键词】

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神经网络 BP算法进化规划 BP-EP混合算法 Neural network BP algorithm Evolutionary programming

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人工神经网络在很多领域有着成功的应用.神经网络有许多学习算法,BP算法是前向多层神经网络的典型算法,但BP算法有时会陷入局部最小解.进化规划(EP)是一种随机优化技术,它可以发现全局最优解.当网络学习过程陷入局部最小时,利用EP确定BP算法中的学习速率,使学习过程逸出局部最小.结合具体例子给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果.

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