摘要
针对BP网络现有学习算法的不足,在研究多种改进算法的基础上,在非线性规划理论的指导下,在共轭梯度法中巧妙地运行间插步骤和不精确的一维搜索技术,因而形成一种自适应的、具有全局收敛性的。
Under the guidance of non linear programming theory, by using interpolative steps and inexact line search technique, an improved conjugate gradient method is found. It is a self adaptive learning algorithm which greatly enhances the convergence rate of learning, and converges to the global minima.
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSCD
北大核心
2000年第1期93-98,共6页
Systems Engineering-Theory & Practice
基金
广东省自然科学基金
关键词
神经网络
共轭梯度法
BP网络
学习算法
neural network
algorithm
conjugate gradient method
line search technique
