摘要
本文研究了传统BP神经网络模型的缺陷并提出附加动量的改进的BP神经网络。通过分析了城镇居民家庭人均可支配收入模型,改进的BP网络在收敛速度、误差等方面都有很好的效果,可应用于数据预测等方面。
Some limitations of BP neural network have been analyzed and optimized methods have been supposed. We analyzed the model of Town Habitants’average governable Income, and find that optimized methods is better than traditional BP neural network in many aspects.
出处
《微计算机信息》
北大核心
2007年第27期150-151,共2页
Control & Automation
关键词
BP神经网络
数据预测
BP Neural Network, date forecasting
作者简介
周永进（1980-），男（汉），江苏泰州人，南京信息工程大学数学系，硕士研究生，主要研究方向：图像分割、模式识别；通讯地址：（210044 南京 南京信息工程大学001号信箱）
张建伟（1965-），男（汉）博士研究生，副教授，硕士生导师，主要研究方向为图像处理、模式识别、数值分析与算法。
