《表1 BP神经网络算法性能对比》
针对基本的神经网络算法存在网络训练速度慢、误差率高等问题,采用了自适应学习率调整和增加动量项调整两种方法,对神经网络进行深度学习。由此得到了4种算法(包括函数逼近的基本算法),4种算法均采用5-6-1的神经网络结构进行实验,由实验结果得到的BP神经网络算法性能对比见第12页表1。主要的性能指标包括测试均方误差(Mean Square Error,MSE)、测试误差平方和(Sum of Squares for Error,SSE)、平均绝对相对误差(Mean Absolute Relatively Error,MARE)、均等系数(Equality Coefficient,EC)等。
图表编号 | XD0094835700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.08.10 |
作者 | 曹升阳、陆国浩 |
绘制单位 | 沙洲职业工学院、沙洲职业工学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |