BP神经网络收敛性问题的改进措施

重庆交通大学学报（自然科学版） ›› 2005, Vol. 24 ›› Issue (1): 143-145.

BP神经网络收敛性问题的改进措施

贺清碧，周建丽

重庆交通学院计算机及信息工程学院，重庆400074

收稿日期:2004-03-08 出版日期:2005-02-15 发布日期:2015-05-18
作者简介:贺清碧(197o一)，女，重庆涪陵人，讲师，主要方向：神经网络，数据挖掘，算法与应用

The convergence and improvements of BP neural network

LIN Ying^1,2 ， XIONG Qin-yu³， FENG Yun-yi¹

School 0f Computer and Informafion ErlgiI Iing，chongqing Jiaotong Univemity，Chongqing 400074，China

Received:2004-03-08 Online:2005-02-15 Published:2015-05-18

摘要/Abstract

摘要： BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法，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，但存在收敛较慢问题。笔者在文中简述了BP算法原理，针对BP算法的收敛性问题，提出了几点改进措施。

关键词: BP神经网络, BP算法, 收敛性

Abstract: The BP(back propagation)0rit is a neural network learning，it is extensivdy in function approximation， mode distirIgIlishing，classification，data compression et，but it has a question ofconvergence．In this paper，based on deseribie the principle 0ftlle BP algorithm，the convergence is discussed dcerdy，and several improvements to BP neural network arc proposed．

Key words: BP neural network, Bpalg DhIn, 0nvergence

中图分类号:

TP183

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