改进的BP神经网络在元器件建模中的应用

摘要：

提出一种基于BP神经网络的非线性电子元器件建模的新方法.以具体实验数据为例,以MATLAB中的神经网络工具箱为工具,采用了改进的Bp神经网络,并对其设计方案进行了详细的分析说明,发现动量参数对训练次数影响很大,而学习率对它的影响很小;采用双隐含层比单隐含层训练更稳定,收敛的也更快速,同时给出了理想的学习方案.最后通过实验验证了该方法的有效性.

关键词：BP神经网络、MATLAB、非线性电子器件、动量参数

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：199-200,234