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《现代电子技术》2003 年第 21 期总第 164 期 仿真与测试
BP 算法的改进在M a tlab 的实现研究
姚文俊
( 中南民族大学 电子信息工程学院 湖北 武汉 430074)
摘 要: 利用M atlab 中的神经网络工具箱提供的丰富网络学习和训练函数, 对BP 网络和BP 算法的优化方案进行
仿真, 得到较优的BP 算法。
关键词: 人工神经网络; BP 网络; M atlab; N eural N etw o rk Too lbox
中图分类号: T P 3919 文献标识码: A 文章编号: 1004 373X (2003) 21 095 04
Rea liza tion of Progress BP A lgor ithm s on M a tlab
YAO W enjun
(Co llege of E lectronics and Info rm ation Engineering, SCU FN , 430074, Ch ina)
Abstract: In th is paper, the concrete op tim al techniques fo r training BP neural netw o rk and BP learning algo rithm are ap
,
p lied By the m any neural netw o rk s and training functions in N eural N etw o rk Too lbox of M atlab w e get op tim al training BP algo
rithm
Keywords: artifical neural netw o rk s; BP neural netw o rk; M atlab; neural netw o rk too lbox
绍NN Too l 的基础上, 给出优化的仿真结果。
1 引 言
2 BP 算法的分析
人工神经网络 (A rtificial N eu ral N etw o rk s,
NN ) 系统从20 世纪 40 年代末诞生至今仅短短半个多 2 1 算法原理[ 2, 3 ]
BP
( )
世纪, 但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及 误差反向传播算法 BP 算法 是基于最优化的梯
自学习能力等优点, 已经在信息处理、模式识别、智 度下降算法, 采用有导师的学习方式, 他适用于多层
能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤 前向网络。但是, 他也存在明显的不足之处:
其是基于误差反向传播 (E rro r Back P ropagation) 算 ( 1) BP 算法是按照均方误差的梯度下降方向收
法的多层前馈网络 ( 敛的, 但均方误差的梯度曲线存在
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