文献类型：期刊文章

作　　者：王波涛[1] 吴伟陵[2] 吴善培[2]

机构地区：[1]北京首信股份有限公司,北京100016 [2]北京邮电大学信息工程学院,北京100876

出　　处：《北京邮电大学学报》

基　　金：首信博士后基金(0111)

年　　份：2004

卷　　号：27

期　　号：4

起止页码：87-91

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对递归最小二乘反向传播训练(RLS-BP)算法在推导过程中因引入近似公式而影响了收敛速度的进一步提高的情况,提出了一种改进的RLS-BP训练算法,它通过修改误差性能测度使推导过程中不引入近似公式,进一步提高了收敛速度.实验也表明改进的RLS-BP算法比原算法的收敛速度一般要快,有较好的实用价值.

关 键 词：模式识别 神经网络 训练算法  

分 类 号：TN911.73]