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本文针对误差反向传播神经网络模型(BP模型)学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,对BP网络模型进行了改进.文章对原始数据采用非线性的归一化函数,使其避免取得S型函数的极值点,提出一种更加有效的学习率的改进算法,提高了网络的收敛速度.
一种改进的BP神经网络学习算法及其应用
【摘 要】
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本文针对误差反向传播神经网络模型(BP模型)学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,对BP网络模型进行了改进.文章对原始数据采用非线性的归一化函数,使其避免取得S型函数
【机 构】
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武汉理工大学理学院,湖北,武汉,430070
【出 处】
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2006系统仿真及其应用学术交流会
【发表日期】
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2006年期
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