用于多层前馈神经网络的线性递推估计与BP算法组合的学习算法

摘要

针对用于多层前馈神经网络训练的递推估计计算量、存储量大和ＢＰ算法收敛速度慢，易陷入局部极小的缺点，对两种算法组合－－ＢＰ算法训练隐层，线性递推估计训练输出层进行了研究，给出了分别基于ＲＬＳ和Ｋａｌｍａｎ滤波与ＢＰ算法组合的两种新算法，新算法具有较快的收敛速度，适中的计算量和存储量，更易跳出局部极小点等优点，仿真结果证实了该方法的有效性。