作　　者： ; ;

机构地区： 华南理工大学自动化科学与工程学院系统工程研究所

出　　处： 《组合机床与自动化加工技术》 2010年第4期47-48,共2页

摘　　要： 针对前向神经网络现有BP学习算法的不足,结合非线性最优化方法,从理论上提出一种关于B-P神经网络近似最优步长的算法。该算法能有效地改进了神经元网络的学习收敛速度。 For the existing lack of BP learning algorithm in feedforward neural network, combining with nonlin- ear optimization methods, the article proposed a theory on the BP neural network algorithm for approximate optimal step size. The algorithm can effectively improve the neural network learning convergence speed.

关 键 词： 人工神经网络 反向传播算法 最优步长

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]