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多层前传神经网的广义误差反传训练与模式分类 被引量：1
1
作者 陈亚秋 陈德钊 胡上序 《计算机应用与软件》 CSCD 1999年第3期58-64,共7页
本文以天然留兰香的组分构成与其品质的关系为例,讨论人工神经元方法用于复杂信息模式分类的问题。提出一种广义的误差反传训练策略,将网络的训练范围从联接权扩大到神经元模型。这种新的训练方法(GBP)能提高多层前传网络的学习效率,加... 本文以天然留兰香的组分构成与其品质的关系为例,讨论人工神经元方法用于复杂信息模式分类的问题。提出一种广义的误差反传训练策略,将网络的训练范围从联接权扩大到神经元模型。这种新的训练方法(GBP)能提高多层前传网络的学习效率,加快收敛的速率。实际运行的结果表明,所需训练时间仅为普通误差反传(BP)训练方法的1/15,并能达到较高的预报精度。 展开更多
关键词 留兰香 天然香料 神经网络 广义误差反传
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GBP人工神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量：2
2
作者 马歆 潘力强 綦科 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1998年第S1期86-90,共5页
人工神经网络在电力变压器故障诊断中得到应用．本文利用广义误差反传（ＧＢＰ）人工神经网络建立了相应的故障诊断神经网络模型，对变压器的故障诊断进行了新的探索．这种方法能克服普通反向传播算法所存在的容易陷入局部极小点，对初... 人工神经网络在电力变压器故障诊断中得到应用．本文利用广义误差反传（ＧＢＰ）人工神经网络建立了相应的故障诊断神经网络模型，对变压器的故障诊断进行了新的探索．这种方法能克服普通反向传播算法所存在的容易陷入局部极小点，对初值要求较高等缺点．实例诊断结果证明，这是一种比较理想的方法． 展开更多
关键词 人工神经网络 广义误差反传 故障诊断 电力变压器
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