改进的BP神经网络算法的研究与应用

摘要：

针对BP算法缺陷中的收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,在改善神经网络算法的快速问题和稳定问题中,研究现有改进的BP算法仍然存在一定得不完善性,论文BP算法融入遗传算法的优势,改进出压缩映射遗传与BP神经网络相优势结合的算法.由于改进后的BP算法融入压缩映射原理,可以帮助解决算法的使用的过程中出现的收敛速度缓慢,和算法在使用过程中容易陷入局部极小值等问题.改进后的BP算法会将BP网络结构的收敛速度增强,会弥补BP神经网络传统上的缺陷.改进后的BP算法与传统的BP算法相比,使用过程中的训练步数减少,训练时间节省.并通过数据实验验证,将改进的算法应用到实践中具有一定得可行性.

关键词：神经网络、压缩映射、优化、权值

所属期刊栏目：47

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：黑龙江省自然科学基金项目编号:F2015020

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1037-1041