几种修正的自适应神经网络学习算法及其应用

摘要：

针对一般BP网络的拓扑结构和参数选择的随意性问题,讨论了几种自适应BP网络,即自适应调整网络的拓扑结构和自适应调节学习步长的改进BP算法,综合二者构造了一种修正的自适应BP算法.为了验证改进算法的有效性,将这几种算法与标准BP算法进行了比较.结果表明:对于XOR问题,这几种算法的学习速度和计算精度都有不同程度的提高.将算法用于油气预测的实际中,也取得了满意的结果.

关键词：BP网络、拓扑结构、学习参数、自适应调节、XOR问题、油气预测

所属期刊栏目：23

分类号：P628.3(地质、矿产普查与勘探)

资助基金：科技部专项基金96-111-02-04-01

在线出版日期：2006-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：179-182