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用BP神经网络实现函数逼近的方法及其讨论
引用本文:张静亚,潘启勇. 用BP神经网络实现函数逼近的方法及其讨论[J]. 常熟理工学院学报, 2004, 18(4): 34-37
作者姓名:张静亚  潘启勇
作者单位:苏州大学电子信息学院,江苏,苏州,215006;常熟理工学院物理系,江苏,常熟,215500;常熟理工学院物理系,江苏,常熟,215500
摘    要:构造一个三层BP神经网络,实现了连续函数的逼近.讨论了函数值在非[0,1]区间时,样本的归一化问题,提出了新的变换关系式,加快了算法的收敛速度.

关 键 词:神经网络  BP算法  归一化  收敛速度  局部最小点
文章编号:1008-2794(2004)04-0034-04
修稿时间:2004-03-20

The Realization and Discussion of a Function's Approximation Based on BP Neural Networks
ZHANG Jing-ya. The Realization and Discussion of a Function's Approximation Based on BP Neural Networks[J]. Journal of Changshu Institute of Technology, 2004, 18(4): 34-37
Authors:ZHANG Jing-ya
Affiliation:ZHANG Jing-ya~
Abstract:This paper introduced a three layer BP neural network,and realized the approximation of a continuous function.Based on the above BP neural network,A new transform normalized the function's output are put forward to and the training speed is fastened,which is proved by the result.
Keywords:Neural Network  BP Algorism  Normalization  Training Speed  Function Approximation
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