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基于正交校正共轭梯度法的快速神经网络学习算法研究
被引量：
1
1
作者
郑建国
刘芳
焦李成
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第5期667-670,共4页
前馈神经网络由于具有理论上逼近任意非线性连续映射的能力,因而非常适合于非线性系统建模及构成自适应控制。为了提高前馈神经网络的权的学习效率及稳定性,该文提出一种基于正交校正共轭梯度优化方法的快速神经网络学习算法,通过与其...
前馈神经网络由于具有理论上逼近任意非线性连续映射的能力,因而非常适合于非线性系统建模及构成自适应控制。为了提高前馈神经网络的权的学习效率及稳定性,该文提出一种基于正交校正共轭梯度优化方法的快速神经网络学习算法,通过与其它学习算法(如:BP算法、变尺度法、用差商近似代替导数的Powell法等)的比较,经仿真试验表明,本算法是一种高效、快速的学习算法。
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关键词
正交校正共轭梯度法
快速神经网络
学习算
法
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题名
基于正交校正共轭梯度法的快速神经网络学习算法研究
被引量：
1
1
作者
郑建国
刘芳
焦李成
机构
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第5期667-670,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60073053)
国家"863"计划项目(批准号:863-306-ZT06-06-1)
文摘
前馈神经网络由于具有理论上逼近任意非线性连续映射的能力,因而非常适合于非线性系统建模及构成自适应控制。为了提高前馈神经网络的权的学习效率及稳定性,该文提出一种基于正交校正共轭梯度优化方法的快速神经网络学习算法,通过与其它学习算法(如:BP算法、变尺度法、用差商近似代替导数的Powell法等)的比较,经仿真试验表明,本算法是一种高效、快速的学习算法。
关键词
正交校正共轭梯度法
快速神经网络
学习算
法
Keywords
Neural network, Learning algorithm, CGM-OC approach
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正交校正共轭梯度法的快速神经网络学习算法研究
郑建国
刘芳
焦李成
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2002
1
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