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基于改进算法的多层神经网络的结构优化设计
引用本文:雷铁安,吴作伟,杨周妮.基于改进算法的多层神经网络的结构优化设计[J].大连铁道学院学报,2004,25(3):49-52.
作者姓名:雷铁安  吴作伟  杨周妮
作者单位:北京交通大学机电学院,北京交通大学机电学院,北京交通大学机电学院 北京100044,北京100044,北京100044
摘    要:简要地介绍了工程中应用较多的多层前向神经网络(BP网络)的结构和网络的设计.通过采用一种改进的训练算法(参考隐层的输出),并结合科学的样本选择方法(“超立方体”法)设计网络,进行网络训练.最后通过数字仿真证明了这个网络模型用于结构优化设计的有效性.

关 键 词:多层神经网络  改进算法  多层前向神经网络  超立方体  训练算法  网络训练  BP网络  证明  科学  参考

Structural Optimization of Multilayer Neural Networks Based on An Enhanced Algorithm
LEI Tie-an,WU Zuo-wei,YANG Zhou-ni.Structural Optimization of Multilayer Neural Networks Based on An Enhanced Algorithm[J].Journal of Dalian Railway Institute,2004,25(3):49-52.
Authors:LEI Tie-an  WU Zuo-wei  YANG Zhou-ni
Abstract:This paper introduces the structure and the design of MLP network ("back-propagarion networks") which was often applied to practical engineering. A network was designed and trained by a enhanced training algorithm(reference the output of the hidden layer) combined with a sample selection method ("hypercube"method). The network model is proved feasible by numerical simulation results.
Keywords:Multilayer neural networks  Backpropagation  hypercube method
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