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作者:

孙炎珺 (孙炎珺.) | 宋苏 (宋苏.)

收录:

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摘要:

该文从多层前向神经元网络的BP算法出发,通过计算机仿真发现含有噪声干扰的样本对BP网络的训练会产生不良的影响:①神经元网络的学习速度不易把握;②网络的学习过程不收敛或收敛值会偏移真实的期望输出.文中从本质上对产生这些影响的原因进行了分析,并且进一步揭示了能量函数的选取是使BP算法抗噪声能力差、鲁棒性不强的主要原因.

关键词:

神经网络 能量函数 鲁棒性 噪声 仿真

作者机构:

  • [ 1 ] [孙炎珺]北京工业大学
  • [ 2 ] [宋苏]北京工业大学

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来源 :

计算机仿真

ISSN: 1006-9348

年份: 2004

期: 5

卷: 21

页码: 126-129

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