一种改进的Elman神经网络算法  

An improved algorithm for Elman neural network

作　　者：王艳[1] 秦玉平[1,2] 张志强 唐政 刘卫江[1,4] 

机构地区：[1]渤海大学信息科学与工程学院 [2]大连理工大学电信学院,辽宁大连116024 [3]富山大学工学部 [4]东南大学计算机科学与技术学科博士后流动站

出　　处：《渤海大学学报（自然科学版）》2007年第4期377-380,共4页Journal of Bohai University:Natural Science Edition

基　　金：国家基础研究重大基金项目(973)研究专项(No:2001CCA00700);国家自然科学基金项目(No:90104031);公安部基金项目(No:20032129001).

摘　　要：由于Elman肌神经网络具有动态记忆功能,作为有效的系统辨识工具在许多领域中都有广泛的应用。然而这种网络学习速度太慢,制约了其向前发展。为了解决这个问题,加速收敛过程,提出了用Rprop算法改进Elman神经网络的方法,并将这种方法应用到布尔序列预测问题中。实验结果证明这种方法可有效提高网络收敛速度,得到较好的预测结果。Elman Neural Network has been an efficient system identification tool in many areas. However, one of the problems often associated with this type Of network is that the speed of learning is too slow. To solve this problem we propose an improved algorithm which uses Rporp algorithm, and apply this method to the Boolean Series Prediction Questions to demonstrate its validity. The simulation result shows that the proposed method can speed up the original ENN algorithm and get good results for the prediction tasks.

关 键 词：ELMAN神经网络 弹性反馈算法 布尔序列预测问题 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]