填充函数法改进的BP网络SPDS算法
张少仲1, 李龙锁2, 任世军2, 蒋波1, 白英1, 张维石1
(1.大连海事大学 信息学院, 116026 大连; 2.哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 150001 哈尔滨)
摘要:
BP网络的训练算法的一个普遍问题是易陷入局部极小．为了解决SPDS算法的这个问题,针对其特点设计了一组新填充函数．通过对该填充函数的分析,证明了用它代替目标函数进行搜索的等价性,并据此改进了SPDS算法．算法的仿真试验证明: 当SPDS算法陷入局部极小点时,用设计的填充函数代替目标函数,从而使算法不受局部极小问题的羁绊,可以快速收敛到全局极小点．
关键词: BP网络 填充函数法 局部极小问题
DOI：10.11918/j.issn.0367-6234.2013.07.023
分类号:
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61173034).
Improved SPDS algorithm in BP network based on filled function method
ZHANG Shaozhong1, LI Longsuo2, REN Shijun2, JIANG Bo1, BAI Ying1, ZHANG Weishi1
(1.Information School, Dalian Maritime University, 116026 Dalian, China; 2. School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)
Abstract:
To solve the problem that the BP network training algorithm is easy to fall into local minimal point, this paper designs a set of new filled function in view of its characteristic, which can be used to replace the objective function for search and improve the SPDS algorithm. The algorithm simulation test proves that, when the SPDS algorithm falls into local minimum point, the use of the filled function instead of objective function makes the algorithm avoid the fetters of minimum problem, and accelerates convergence to the global minimum point.
Key words: BP network Filled function method Local minimum problem
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填充函数法改进的BP网络SPDS算法
本站小编 哈尔滨工业大学/2019-10-24
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