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《大连理工大学》 2010年
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感知器算法和BP算法的性能对比分析

高利坤  
【摘要】: 感知器算法是一种很好的二分类在线算法。在解决线性可分问题时,感知器具有运算速度快,性能可靠的优点。同时理解感知器的工作原理,可以为我们更好的理解其它复杂的神经网络模型奠定基础。BP算法是现今应用最广的神经网络算法,它可以解决XOR问题,但也存在着学习速度慢和容易陷入局部极小等问题。 本文从感知器算法和BP算法的特点出发,针对线性可分和线性不可分两种分类问题,探讨了它们的分类效果和训练速度。以往对感知器和BP的对比,都采用各自的标准,本文统一界定了训练步数计算方法和收敛标准。我们通过实验和理论分析,重新审视了感知器的应用性。 此外介绍了平行感知器,提出n维XOR问题用平行感知器可解,当且仅当隐单元个数≥n。并通过实验对比了平行感知器、MRⅠ和BP在相当网络结构下的学习能力。 本文结构安排如下: 第一章首先简单介绍了神经网络的基本概念与发展,特性及应用,之后分别介绍了基本的神经元模型,感知器模型和BP算法。 在第二章中,系统介绍感知器的基本概念、感知器与线性可分问题的关系,并讨论了感知器算法的收敛性。 第三章中通过线性可分和线性不可分两类模型对比感知器算法和BP算法的学习效率。 第四章中介绍了平行感知器的概念和p-delta学习规则,并对平行感知器分XOR问题的能力做出初步估计。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP183

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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