基于可拓神经网络的分类算法研究

BP神经网络是一种常见的分类算法。但BP网络运算速度慢，而且容易陷入局部极小。文章通过增加动量因子避免了BP网络的局部极小，并利用可拓学的扩缩变换，改进了BP算法的训练停止区域，加快BP网络的收敛速度。文章在matlab70环境下进行了仿真测试，仿真结果显示，基于可拓神经网络的分类算法在收敛速度等方面有明显改善。