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一种改善BP神经网络性能的方法研究
A method of improving the performance of BP neural network作者机构：南京邮电大学计算机学院江苏南京210003
出 版 物：《微型机与应用》 (Microcomputer & Its Applications)
年 卷 期：2017年第36卷第6期
页 面：53-57,61页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：BP神经网络 附加动量项 动态学习速率 陡峭因子可调激活函数
摘 要：BP神经网络目前被广泛应用,但是其收敛速度慢、预测精度不高的缺点却一直被人所诟病,因此,在传统BP神经网络中使用附加动量项法以及动态学习速率法,并以两者的融合为基础提出了陡峭因子可调激活函数法来改进BP神经网络。以非线性函数拟合为实例,从收敛速度和预测精度两方面对比分析两种方法,实验证明所提出的改进方法明显提高BP神经网络的收敛速度以及精度。
