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基于模型逼近度和接受概率的一个变步长快速BP学习算法
被引量：
17
1
作者
叶东毅
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1996年第10期783-787,共5页
本文给出模型逼近度的概念．在此基础上并利用模拟退火法的思想，提出了一个改进的变步长快速ＢＰ学习算法．数值结果表明该算法不仅明显地提高了ＢＰ网络的学习收敛速度，而且在一定程度上还能避免陷入局部极小．
关键词
BP神经网络
模型逼近度
接受概率
变步长学习算法
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职称材料
题名
基于模型逼近度和接受概率的一个变步长快速BP学习算法
被引量：
17
1
作者
叶东毅
机构
福州大学计算机科学系
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1996年第10期783-787,共5页
基金
福建省自然科学基金
文摘
本文给出模型逼近度的概念．在此基础上并利用模拟退火法的思想，提出了一个改进的变步长快速ＢＰ学习算法．数值结果表明该算法不仅明显地提高了ＢＰ网络的学习收敛速度，而且在一定程度上还能避免陷入局部极小．
关键词
BP神经网络
模型逼近度
接受概率
变步长学习算法
Keywords
BP neural networks,model approximation degree, acceptance probability, variable stepsize learning algorithm
分类号
TP18 [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
基于模型逼近度和接受概率的一个变步长快速BP学习算法
叶东毅
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1996
17
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参考文献
引证文献
统计分析
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