鲁棒性的极大似然前馈神经网络及其应用研究

摘要：

提出了一种新的基于极大似然法的BP神经网络算法,该算法定义了一种新的误差函数.与传统BP算法相比,其优点在于不仅考虑了噪声对网络学习的影响,而且能够从全局的角度对网络参数进行学习,从而使网络的鲁棒性增强.实验结果说明了本方法的可行性与优越性.

关键词：前馈神经网络、极大似然法、鲁棒性

所属期刊栏目：43

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：江苏省自然科学基金BK2003017;教育部优秀人才支持计划

在线出版日期：2007-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-68