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针对BP算法收敛速度慢、存在易于陷入局部极小值等缺点,不能有效地搜索到全局极小点.通过联合优化方法改进标准BP算法,即通过黄金分割法动态调整学习系数;对S函数引入状态系数并进行分段;误差函数采用绝对和相对逼近精度相结合的方法.实验表明在一定程度上避免了学习中的局部极小问题,提高了学习效率,改进了网络的性能.