训练样本中扰动因素对BP学习算法影响的机理分析

摘要：

从多层前向神经元网络的BP算法出发,通过计算机仿真发现含有噪声干扰的样本对BP网络的训练会产生不良的影响:①神经元网络的学习速度不易把握;②网络的学习过程不收敛或收敛值会偏移真实的期望输出.文中从本质上对产生这些影响的原因进行了分析,并且进一步揭示了能量函数的选取是使BP算法抗噪声能力差、鲁棒性不强的主要原因.

关键词：BP神经网络、噪声、能量函数、鲁棒性

所属期刊栏目：8

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2005-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：271-274