样本先验知识在神经网络训练中的应用

• 作 者: 许少华 路阳 席海青 孙素艳 李欣
• 机 构: 大庆石油学院计算机与信息技术学院,陕西如意电器总公司,大庆石油学院数学系
• 出 处: 大庆石油学院学报
• 发表日期: 2004年6期
• 关键词: 神经网络 先验知识 学习算法 激励函数 nerve network prior knowledge learning algorithm activation

提出了一种利用样本先验知识与BP算法相结合的网络训练新方法．该方法可把样本蕴涵的先验知识转化成对权值的约束条件，融合到网络的目标函数中；也可根据样本蕴涵的先验知识构造带参数的隐层神经元激励函数，应用BP算法调节激励函数的参数和权值，完成对网络的训练．与普通BP算法相比．该方法可提高网络规模、收敛速度、推广能力等，仿真实验证明了该方法的有效性。