变尺度快速二阶非线性优化算法在神经网络辨识中的应用

摘要：

神经网络是非线性系统建模与辨识的重要方法,反向传播(BP)算法常常用在神经网络的权值训练中,但是BP算法的收敛速度慢.本文提出一种变尺度二阶快速优化方法,在这种方法中用二阶插值法来优化搜索学习速率,然后将这一方法应用于神经网络的辨识中,仿真研究表明新算法有更快的收敛速度和更好的收敛精度.

关键词：非线性优化、快速二阶学习算法、二阶插值、神经网络、系统辨识

所属期刊栏目：19

分类号：O157.5;O241.3(代数、数论、组合理论)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：20-25