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基于反馈调控参数的BP学习算法研究
被引量：
5
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作者
苏小红
王亚东
马培军
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1311-1314,共4页
为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出...
为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出进行扰动,避免学习过程中发生权值调整量趋于0的问题,从而解决经遗传算法优化后的BP网络容易出现的饱和区域问题.仿真实验结果表明,该方法能有效克服饱和区域引起的学习停滞问题,提高BP网络对遗传算法优化结果的精确定位能力,而且还具有收敛速度快和稳定性好的优点和在较大权值空间中的寻优能力.
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关键词
多层前馈网络
误差反向传播学习算法
饱和区域问题
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题名
基于反馈调控参数的BP学习算法研究
被引量：
5
1
作者
苏小红
王亚东
马培军
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1311-1314,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(69975005)
文摘
为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出进行扰动,避免学习过程中发生权值调整量趋于0的问题,从而解决经遗传算法优化后的BP网络容易出现的饱和区域问题.仿真实验结果表明,该方法能有效克服饱和区域引起的学习停滞问题,提高BP网络对遗传算法优化结果的精确定位能力,而且还具有收敛速度快和稳定性好的优点和在较大权值空间中的寻优能力.
关键词
多层前馈网络
误差反向传播学习算法
饱和区域问题
Keywords
Multi-layer back-propagation networks
error back-propagation （BP） learning algorithm
flat spot （ or premature saturation） problem
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
基于反馈调控参数的BP学习算法研究
苏小红
王亚东
马培军
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
5
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参考文献
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