文献类型：期刊文章

作　　者：高雪鹏[1] 丛爽[1]

机构地区：[1]中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230027

出　　处：《控制与决策》

基　　金：中国科学院盈科优秀青年学者奖项目;安徽省自然科学基金项目! (974130 0 5 )

年　　份：2001

卷　　号：16

期　　号：2

起止页码：167-171

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2001476736055)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：通过实例对几种具有代表性的用以训练 BP网络权值的改进算法进行性能对比研究。首先分析了基于标准梯度下降法和基于标准数值优化方法获得的各种改进算法的优缺点 ,然后对各种改进算法在训练中所需的收敛时间及其所达误差进行对比分析。其结果为选择训练网络的算法 ,开阔人们对算法改进的思路提供了一些借鉴。

关 键 词：梯度下降法 数值优化  学习速度  性能对比 BP网络 神经网络

分 类 号：TP183]