神经网络中误差反传算法的分析与改进  

Analysis and Improvement of NeuralNetworks Based on Back-propagation Algorithm

作　　者：申挺[1] 金云程 

机构地区：[1]华南理工大学自动控制工程系

出　　处：《暨南大学学报（自然科学与医学版）》1998年第1期118-123,共6页Journal of Jinan University(Natural Science & Medicine Edition)

摘　　要：分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因，提出了改进算法ＢＰＧ，以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索，并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．Analyze the main problems of BP neural network and an advanced BPG algorithm is put forward which uses conjugate gradient direction to search,and uses some measures such as non-accurate linear search,limiting range and conditionly return.The computer simulation results declare that the advanced BPG algorithm is superior to BP algorithm.

关 键 词：BP算法 共轭梯度 神经网络 误差反传算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]