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    算法的权值-基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx

    基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx基于局部权值阈值调整的BP算法的研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部权值阈值调桀的BP算法。(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输岀,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输岀相差较大算法的权值,那么我们就需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整。所以本论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元权值阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络的学速度。关键词:BP神经网络,学算法,距离,权值阈值调整-hong(Xi'ing,Xi'):e・,,'.^算法的权值,.,work.:work,,,,引言传统BP()算法的性能依赖于初始条件,学速度慢,学**过程易陷入局部极小。

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    BP神经网络算法_bp神经网络算法流程图

    1、前馈神经网络、反馈神经网络、BP网络等,他们之间的关系 前馈型神经网络: 取连续或离散变量,一般不考虑输出与输入在时间上的滞后效应,只表达输出与输入的映射关系;在此种神经网络中,各神经元从输入层开始,接收前一级输入,并输入到下一级,直至输出层。整个网络中无反馈,可用一个有向无环图表示。常见的前馈神经网络有感知机(Perceptrons)、BP(Back Propagation)网络、RBF(Radial Basis Function)网络等。 BP网络: BP网络是指连接权调整采用了反向传播(Back Propagation)学习算法的前馈网络。与感知器不同之处在于,BP网络的神经元变换函数采用了S形函数(Sigmoid函数),因此输出量是0~1之间的连续量,可实现从输入到输出的任意的非线性映射。 由上可知BP网络是通过BP算法来修正误差的前馈神经网络 反馈型神经网络: 取连续或离散变量,考虑输出与输入之间在时间上的延迟,需要用动态方程来描述系统的模型。

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