自适应神经网络学习方法研究

作     者：尹申明 陆建东 雷鸣 杨叔子 

作者机构：华中理工大学 

基　　金：国家863课题资助 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：1994年第31卷第6期

页      码：24-29页

摘      要：本文从连接权值、网络的拓扑结构、网络的学习参数以及神经元的激活特性等不同方面分别讨论了人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ——ＡＮＮ）的学习问题，并就当前流行的ＢＰ模型（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）提出了具体实现方法。实验表明，这些方法对于加快网络的收敛速度，优化网络的拓扑结构等方面有着显著成效。本文所述内容为ＡＮＮ学习算法的改进与设计提供了示例、途径和思想总结。

主 题 词：神经网络 BP模型 学习算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203639475...