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张昭昭 (张昭昭.) | 乔俊飞 (乔俊飞.) (学者:乔俊飞) | 杨刚 (杨刚.)

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摘要:

针对全连接BP网络在解决大规模复杂问题时存在的收敛速度缓慢等问题,提出一种功能分区的BP网络结构模式.利用RBF神经元的物理特性对输入样本空间进行分解,并将分解后的样本送给不同的子BP网络学习.与全连接BP网络相比,降低了网络在学习过程中的权值搜索空间,提高了学习速度,改善了网络泛化性能,体现了人脑在学习过程中的知识积累特征.对三维墨西哥草帽函数逼近和双螺旋分类的实验结果表明,该网络能够解决全连接BP网络不能有效解决的问题.

关键词:

BP神经网络 功能分区 权值搜索空间 知识积累

作者机构:

  • [ 1 ] [张昭昭]北京工业大学
  • [ 2 ] [乔俊飞]北京工业大学
  • [ 3 ] [杨刚]北京工业大学

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来源 :

控制与决策

ISSN: 1001-0920

年份: 2011

期: 11

卷: 26

页码: 1659-1664

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