基于动态RPROP算法的对角递归神经网络

	基于动态RPROP算法的对角递归神经网络
	王晓燕 ; 杨富龙
刊名	科技创新与应用
	2021-05-18
卷号	11 期号:14 页码:24-27
关键词	动态RPROP算法对角递归神经网络非线性时变系统辨识
英文摘要	在训练对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)时,为了避免网络权值的学习过程发生振荡、收敛速度慢,得到更好的收敛速度和辨识精度,文章提出一种动态RPROP(resilient back-propagation,RPROP)算法可以使上次的网络连接权值改变量对本次权值改变量产生影响。并将基于该算法的对角递归神经网络用于非线性时变系统的辨识,仿真结果表明该算法可以有效提高辨识效果、网络的收敛速度和辨识精度。
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/156185]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	1.兰州城市学院培黎机械工程学院; 2.兰州理工大学电子与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	王晓燕,杨富龙. 基于动态RPROP算法的对角递归神经网络[J]. 科技创新与应用,2021,11(14):24-27.
APA	王晓燕,&杨富龙.(2021).基于动态RPROP算法的对角递归神经网络.科技创新与应用,11(14),24-27.
MLA	王晓燕,et al."基于动态RPROP算法的对角递归神经网络".科技创新与应用 11.14(2021):24-27.