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一种新的全局优化前馈神经网络

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摘要

将L-M算法与填充函数法相结合,提出一种训练前向网络的混合型全局优化新算法.L-M算法的收敛速度快,利用它先得到一个局部极小点,然后利用填充函数算法跳出局部最小,得到一个更低的局部极小点.重复计算即可得到全局最优点.经实验验证,该算法收敛速度很快,避免局部收敛,而且性能稳定.

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来源
《滨州学院学报》|2004年第4期|37-41|共5页
作者
高明; 刘希玉; 盛立;
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作者单位

山东师范大学,信息管理学院,山东,济南,250014;

山东师范大学,信息管理学院,山东,济南,250014;

山东师范大学,信息管理学院,山东,济南,250014;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
L-M算法; 填充函数; 全局优化; BP网络;

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