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动态步长情形在线PRP-BP算法的收敛性
1
作者
张瑞
王伟
刘作志
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期6-10,共5页
基于动态步长规则,对在线PRP-BP算法的全局收敛性进行了研究.利用泛函分析理论及点集拓扑理论,证明了动态步长情形在线PRP-BP算法所生成的误差函数序列收敛于误差全局极小值且误差函数梯度序列收敛于零.数值试验不仅验证了所获得收敛结...
基于动态步长规则,对在线PRP-BP算法的全局收敛性进行了研究.利用泛函分析理论及点集拓扑理论,证明了动态步长情形在线PRP-BP算法所生成的误差函数序列收敛于误差全局极小值且误差函数梯度序列收敛于零.数值试验不仅验证了所获得收敛结果的正确性,并且比较了不同步长、不同下降方向对在线BP算法性能的影响.实验结果表明,动态步长情形在线PRP-BP算法不仅具有更快的收敛速度,而且算法性能也更优.
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关键词
在线bp算法
PRP共轭梯度法
动态步长
收敛性
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职称材料
用BP神经网络预测股票市场涨跌
被引量：
91
2
作者
吴微
陈维强
刘波
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第1期9-15,共7页
利用BP网络较好的分类能力,结合国内股票市场的特性,对于沪市综合指数涨跌的预测进行了 初步探讨. 大量数值实验结果表明,人工神经网络应用于中国股票市场的预测是可行和有效 的,有着良好的前景.
关键词
神经网络
在线
/
bp
算法
股票
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职称材料
加入预测信息的反馈误差学习模型及其仿真研究
被引量：
3
3
作者
阮晓钢
丁名晓
+1 位作者
于乃功
刘亮
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第11期3227-3229,3246,共4页
针对非线性平衡控制问题,提出了一种加入预测信息的反馈误差学习(P-FEL)模型,该模型使用系统状态预测信息和反馈控制器的输出信号共同构成前馈神经网络控制器的教师信号,使用在线BP算法保证运动控制和运动学习同步进行。将P-FEL模型应...
针对非线性平衡控制问题,提出了一种加入预测信息的反馈误差学习(P-FEL)模型,该模型使用系统状态预测信息和反馈控制器的输出信号共同构成前馈神经网络控制器的教师信号,使用在线BP算法保证运动控制和运动学习同步进行。将P-FEL模型应用于倒立摆平衡控制的仿真实验结果表明,P-FEL模型可以有效地减少前馈神经网络控制器对反馈控制器参数的依赖性,同时还具有良好的平衡控制性能和鲁棒性。
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关键词
平衡控制
反馈误差学习
状态预测
在线bp算法
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职称材料
题名
动态步长情形在线PRP-BP算法的收敛性
1
作者
张瑞
王伟
刘作志
机构
西北大学数学系
出处
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期6-10,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61075050)
文摘
基于动态步长规则,对在线PRP-BP算法的全局收敛性进行了研究.利用泛函分析理论及点集拓扑理论,证明了动态步长情形在线PRP-BP算法所生成的误差函数序列收敛于误差全局极小值且误差函数梯度序列收敛于零.数值试验不仅验证了所获得收敛结果的正确性,并且比较了不同步长、不同下降方向对在线BP算法性能的影响.实验结果表明,动态步长情形在线PRP-BP算法不仅具有更快的收敛速度,而且算法性能也更优.
关键词
在线bp算法
PRP共轭梯度法
动态步长
收敛性
Keywords
online
bp
training procedure
PRP conjugate gradient method
dynamic step-size
convergence
分类号
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
用BP神经网络预测股票市场涨跌
被引量：
91
2
作者
吴微
陈维强
刘波
机构
大连理工大学应用数学系
吉林大学数学系
出处
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第1期9-15,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(19971012)
教育部青年骨干教师基金资助项目(3004-082502)
文摘
利用BP网络较好的分类能力,结合国内股票市场的特性,对于沪市综合指数涨跌的预测进行了 初步探讨. 大量数值实验结果表明,人工神经网络应用于中国股票市场的预测是可行和有效 的,有着良好的前景.
关键词
神经网络
在线
/
bp
算法
股票
Keywords
neural networks
on line/
bp
algorithms
stocks
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
加入预测信息的反馈误差学习模型及其仿真研究
被引量：
3
3
作者
阮晓钢
丁名晓
于乃功
刘亮
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第11期3227-3229,3246,共4页
基金
国家自然科学基金资助(60375017)。
文摘
针对非线性平衡控制问题,提出了一种加入预测信息的反馈误差学习(P-FEL)模型,该模型使用系统状态预测信息和反馈控制器的输出信号共同构成前馈神经网络控制器的教师信号,使用在线BP算法保证运动控制和运动学习同步进行。将P-FEL模型应用于倒立摆平衡控制的仿真实验结果表明,P-FEL模型可以有效地减少前馈神经网络控制器对反馈控制器参数的依赖性,同时还具有良好的平衡控制性能和鲁棒性。
关键词
平衡控制
反馈误差学习
状态预测
在线bp算法
Keywords
balance control
Feedback Error Learning
state prediction
on-line
bp
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态步长情形在线PRP-BP算法的收敛性
张瑞
王伟
刘作志
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
用BP神经网络预测股票市场涨跌
吴微
陈维强
刘波
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001
91
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
加入预测信息的反馈误差学习模型及其仿真研究
阮晓钢
丁名晓
于乃功
刘亮
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
3
在线阅读
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职称材料
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