基于一类非线性特性的FNN 训练算法

针对BP 算法收敛缓慢和易于陷入局部极小的缺点, 将基于一类非线性特性的动量项引入BP 算法的梯度搜索, 提出前向神经网络(FNN )的一种通用且简单的全局训练算法( I BPM 算法)。结合升温 策略, 算法在优化精度和训练速度方面有较大的改善。典型算例的仿真验证了算法的有效性。