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摘要
神经网络是一门开展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以与良好的自学****自适应、联想等特点。目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学****算法。但随着使用的广泛，人们发现BP网络存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷。于是我们就可以分析其产生问题的原因，从收敛速度和局部极小两个方面分别提出改良的BP网络训练方法。
关键字：神经网络，收敛速度，局部极小，BP网络，改良方法
Abstract
Neural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. But with the use of BP network, people find that the convergence speed is slow, and easy fall into the local minimum. So we can analyze the causes of problems, from the two aspects respectively we can improve the BP training methods of neural network.
Keywords：neural network，convergence speed，local minimum，BP neural network
improving methods
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目录
1 神经网络概述3
3
3
2 BP神经网络5
BP神经网络特点5
BP神经网络介绍6
3 BP神经网络算法的改良8
BP 神经网络训练过程介绍8
8
BP神经网络收敛速度的改良方法10
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4 完毕语…………………………………………………..………………….…………13
【参考文献】14
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神经网络概述
生物神经元模型
人脑是由大量的神经细胞组合而成的，它们之间相互连接。每个神经细胞〔也称神经元〕。
生物神经元模型
由图看出，脑神经元由细胞体、树突和轴突构成。细胞体是神经元的中心，它一般又由细胞核、细胞膜等构成。树突是神经元的主要承受器，它主要用来承受信息。轴突的作用主要是传导信息，它将信息从轴突的起点传到轴突末梢，轴突末梢与另一个神经元的树突或细胞体构成一种突触的机构。通过突触实现神经元之间的信息传递。
人工神经元模型
人工神经网络是利用物理器件来模拟生物神经网络的某些结构和功能。。
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人工神经元模型
-P模型，它是大多数神经网络模型的根底。
---代表神经元i与神经元j之间的连接强度(模拟生物神经元之间突触连接强度)，称之为连接权;
---代表神经元i的活跃