【摘 要】
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该文简要介绍了神经网络的基本知识,对神经网络结构辨识的方法做了系统的综述,对现有结构辨识的方法进行了探讨,分析了其优点和不足之处.该文对隐层神经元之间的关系进行了系
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该文简要介绍了神经网络的基本知识,对神经网络结构辨识的方法做了系统的综述,对现有结构辨识的方法进行了探讨,分析了其优点和不足之处.该文对隐层神经元之间的关系进行了系统分析,得出在最优网络结构情况下,同一隐层的所有神经元对不同样本的输出应线性无关,得出在最优网络结构情况下,同一隐层的所有神经元对不同样本的输出应线性无关,并据此提出了一种新的神经网络结构辨识算法,还给出了容差的确定方法.BP算法是多层前向神经网络中应用最为广泛的一种算法,但是由于BP算法实质是一种梯度下降的搜索算法,它存在着其固有的不足,如收敛速度较慢,易于陷入误差函数的局部极值,而且对于较大搜索空间、多峰值和不可微函数也常不能搜索到全局极小点等,这一切制约着前向神经网络在各个领域中的应用,因此有必要对BP算法进行改进.该文基于反变换及奇异值分解,提出了一种改进算法,能够有效的提高网络收敛的速度和精度,计算机仿真结果也有力的证实了这一点.
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