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本文从前馈神经网络原理分析出发,提出一种速率适应因子方法用于对多层前馈神经网络中的BP算法的改进,并将改进的算法用于XOR问题的学习及多重XOR分类器问题的学习,仿真结果表明,改进后BP的算法可显著加速网络的学习速度,并且学习过程具有良好的收敛性及较强的鲁棒性.
多层前馈神经网络中BP算法的改进及其应用研究
【摘 要】
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本文从前馈神经网络原理分析出发,提出一种速率适应因子方法用于对多层前馈神经网络中的BP算法的改进,并将改进的算法用于XOR问题的学习及多重XOR分类器问题的学习,仿真结果
【机 构】
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烟台大学计算机学院(烟台)
【出 处】
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2001年中国智能自动化会议
【发表日期】
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2001年期
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