隐节点数可变的BP网络研究与应用  

Research and Application of Scalable Middle Layer BP Network

作　　者：张友邦[1] 封宇行[1] 

机构地区：[1]国防科技大学宇航科学与工程系,长沙410073

出　　处：《计算机工程与应用》2001年第17期99-101,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：BP网络在工程实际中有着广泛而重要的应用价值，但它却也难以避免学习时间长、训练精度不高等一系列问题。文章提出的一种隐节点数动态增长的网络模型“Dynamic Middle Layer Backpropagation Network”，简称DMLBPN，增加了网络的灵活性、缩短了网络的训练时间并提高了训练结果的精度。把它应用于无限制脱机手写数字识别中，取得了显著的成效。： BP network is of great value and is widely used in practice．But it inevitably causes a series of problems such as long training time and low accuracy．This paper presents a new type of ANN called Dynamic Middle Layer Back Propagation Network（DMLBPN），which enhances the flexibility，shortens the learning time and gets a high accuracy．In the experience of unrestricted numeric character recognition，it works very well．

关 键 词：神经网络 BP网络 学习算法 隐节点数 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]