基于Tan-Sigmoid函数参数调整的BP神经网络改进算法

摘要：

为提高BP神经网络的性能,对网络的联接权值W和神经元的tan-sigmoid转换函数的参数T、θ进行调整,使信息分布存储于权值矩阵及转换函数中,比传统的算法具有更强的非线性映射能力.经严密的数学推导,给出了最终的改进算法公式和1个预测需求量的算例,结果表明,改进后的算法能有效地减少隐层节点数,且能加快收敛速度和提高收敛精度.

关键词：BP神经网络、tan-sigmoid转换函数、分布存储

所属期刊栏目：29

分类号：O231.2(控制论、信息论（数学理论）)

在线出版日期：2006-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：150-153,158