作　　者： ; ;

机构地区： 华南理工大学化学与化工学院化学工程研究所

出　　处： 《系统工程理论与实践》 2000年第1期93-98,共6页

摘　　要： 针对BP网络现有学习算法的不足,在研究多种改进算法的基础上,在非线性规划理论的指导下,在共轭梯度法中巧妙地运行间插步骤和不精确的一维搜索技术,因而形成一种自适应的、具有全局收敛性的。 Under the guidance of non linear programming theory, by using interpolative steps and inexact line search technique, an improved conjugate gradient method is found. It is a self adaptive learning algorithm which greatly enhances the convergence rate of learning, and converges to the global minima.

关 键 词： 神经网络 共轭梯度法 网络 学习算法

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]