一种可调参数前馈神经网络的快速学习算法

摘要：

针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷,在权值平衡算法的基础上,提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络,并给出了相应的权值和参数快速学习算法.该算法运用该文提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值和参数的快速搜索.实验表明,该算法不仅能明显提高网络的学习速度,而且可较好地避免学习过程陷入局部极小点而导致学习失败.

关键词：可调参数、神经网络、模拟退火法、权值平衡、快速学习算法

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金50374079;高等学校博士学科点专项科研项目20030533008

在线出版日期：2007-06-04（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：187-189