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针对BP算法收敛速度慢的特点,在隐含层上加入了关联节点,改善了网络的学习速率和适应能力.并将改进算法用于直流无刷电机调速系统的仿真实例中.仿真结果表明,改进的BP算法可显著加速网络训练速度,学习过程具有较好的收敛性和鲁棒性.
神经网络BP算法的改进及应用
【摘 要】
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针对BP算法收敛速度慢的特点,在隐含层上加入了关联节点,改善了网络的学习速率和适应能力.并将改进算法用于直流无刷电机调速系统的仿真实例中.仿真结果表明,改进的BP算法可显著加速网络训练速度,学习过程具有较好的收敛性和鲁棒性.
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院,合肥,230009
【出 处】
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全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议
【发表日期】
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2006年10期
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