第 21 卷 第2 期
第 29 卷 第 6 期
摘要神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统神经网络具有分布式存储并行处理高容错能力以及良好的自学习自适应联想等特点目前已经提出了多种训练算法和网络模型其中应用最广泛的是前馈型神经网络前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学习算法但随着使用的广泛人们发现BP网络存在收敛速度缓慢易陷入局部极小等缺陷于是我们就可以分析其产生问题的
神经网络论文姓 名:指导老师: 内容摘要:初步研究神经网络模型的构造方法并利用多输入单输出切比雪夫神经网络模型建立世界干散海运量各年的海运量预测模型解决具体问题关 键 字:神经网络 切比雪夫多项式 神经元 输入节点 输出层接点Y BP ANN 一:.问题的提出 世界干散海运量1986—1996年各年海运量如下表所示: 年度 86 87 88 89
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BP算法论文神经网络论文:BP神经网络算法的改进及在入侵检测中的应用 摘 要:BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种它在函数逼近模式识别分类数据压缩等领域有着更加广泛的应用针对BP算法的缺陷提出了几点改进措施 关键词:BP神经网络算法改进入侵检测 1 引言 据统计有近90的神经网络应用是基于BP算法的但它存在学习收敛速度慢容易陷入局部极小点而无法得到全局最优解对初始权值的选取很敏感等
神
第六讲 人工神经
万方数
2010
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