10.3969/j.issn.1671-4598.2004.05.026
基于回归神经网络自适应快速BP算法
动态递归网络Elman网络结构简单,运算量少,适合于实时系统辨识.以Elman网络结构推导了在线学习算法.针对于传统BP算法会产生局部收敛和收敛速度慢等缺点,提出了一种改进的自适应BP算法,运用到回归神经网络,提高了在线学习的速度与收敛速度,仿真实验表明了此算法的有效性和快速性.
回归神经网络、BP算法、仿真、收敛速度
12
TP183(自动化基础理论)
2004-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
480-482