基于回归神经网络自适应快速BP算法

被引：6

作者：

张丽红

王艳

机构：

[1] 山西大学物理电子工程学院

[2] 山西大学物理电子工程学院山西太原

[3] 山西太原

来源：

关键词：

回归神经网络; BP算法; 仿真; 收敛速度;

D O I：

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2004.05.025

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

动态递归网络Elman网络结构简单,运算量少,适合于实时系统辨识。以Elman网络结构推导了在线学习算法。针对于传统BP算法会产生局部收敛和收敛速度慢等缺点,提出了一种改进的自适应BP算法,运用到回归神经网络,提高了在线学习的速度与收敛速度,仿真实验表明了此算法的有效性和快速性。

引用

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