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基于样本期望训练数的BP神经网络改进研究
BP Algorithm Improvement Based on Sample Expected Training Number作者机构：安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039
出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)
年 卷 期：2009年第19卷第5期
页 面：103-106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）]
基 金：国家自然科学基金(60273043) 教育部博士点基金(200403057002) 安徽省自然科学基金(050420204)
摘 要：BP算法是神经网络中最常用的算法之一。标准BP算法存在的最主要问题就是易于陷入局部极小、收敛速度慢等问题。针对BP算法的这些问题,出现了许多改进的措施,如引入变步长法、加动量项法等。提出了一种基于样本期望训练数的改进BP算法,仿真实验说明了该算法可以明显提高BP网络学习速度,并且具有简单通用性,可以和其他方法结合,进一步提高算法的收敛速度。
