基于模拟植物生长的BP神经网络学习算法研究

摘要

针对标准BP神经网络在训练过程中,网络容易陷入局部极小点,使得进一步调整失去作用的问题,提出了一种有助于提高BP神经网络逼近精度的方法-基于模拟植物生长的学习算法,使BP网络在训练时能有效避开局部最小点,达到全局极小点,并保证了网络有较好的收敛速度.通过一个用Matlab编程的仿真实验表明了这一算法的有效性.