文件名称：多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用 (2002年)
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更新时间：2024-06-14 08:56:27
自然科学 论文
将神经网络总体平均误差作为目标函数,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变 量,通过设计变量合理排序与分配,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭 梯度最优化算法。与 BP算法和梯度优化算法相比,既能实现每步迭代在搜索方向上获得最优步长 保证目标函数递减,又能克服在目标点附近的振荡现象。编制出神经网络权值和阈值计算的通用 程序,给出神经网络合理结构选择的基本原理。通过足球机器人位置分析算例的神经网络分析和 模式识别,表明所提出算法的有效性和实际应用价值。