文献类型：期刊文献

中文题名：前馈神经网络误差修正算法的改进和比较

英文题名：IMPROVING AND COMPARING OF ERROR CORRECTION ALGORITHMS OF FEEDFORWARD NEURAL NETWORK

作者：崔明义[1];苏白云[1]

第一作者：崔明义

机构：[1]河南财经学院计算机科学系

第一机构：河南财经政法大学计算机与信息工程学院

年份：2005

卷号：22

期号：9

起止页码：35-36

中文期刊名：计算机应用与软件

外文期刊名：Computer Applications and Software

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2004】；CSCD:【CSCD_E2011_2012】；

基金：河南省自然科学基金资助项目(0411013800;0411014500)

语种：中文

中文关键词：前馈神经网络;误差修正;算法;比较;误差修正算法;分布式并行处理;神经网络集成;网络结构;神经计算;工程优化

外文关键词：Feec[forward neural network Error correction Algorithm Comparing

摘要：前馈神经网络是神经计算中的一种重要的网络结构,在工程优化中得到了广泛的应用。其误差修正算法是决定网络性能的重要因素,对数据挖掘、神经网络集成、神经网络的硬件实现和分布式并行处理有着重要的意义。本文对几种误差修正算法进行了分析,并通过实例进行了比较,从中得出了有意义的结论。
Feedforward neural network is an important network structure of neural computing. It is used widely in engineering optimization. It＇s error correction algorithm is an important factor of determining the network performance. That is of great significance to data mining, neural network integration,hardware implementation of neural network and distributing parallel processing. This paper is about analysis of a few error correction algorithm. They are compared by examples. The significant conclusions are drawn from it.