【摘 要】
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该文提出了自适应偏移和可调陡度的B-P神经网络学习算法,给出了这种新的神经网络学习方法的理论推导和计算公式.在对神经网络系统参数研究的基础上,结合人员评价问题,建立了
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该文提出了自适应偏移和可调陡度的B-P神经网络学习算法,给出了这种新的神经网络学习方法的理论推导和计算公式.在对神经网络系统参数研究的基础上,结合人员评价问题,建立了基于样本集分析的神经网络评价模型(简称测评网络),同时讨论了评价网络系统的动态维护问题.通过对样本集数据的分析计算,对Sigmoid函数进行偏移和陡度调节,与只调节连接权的神经网络相比,在网络训练上提高了收敛精度和收敛速度.结合人员测评实际问题,对照给出了计算实例.讨论了自适应偏移和可调陡度的B-P神经网络算法在工程上的应用前景,给出了在工程中的应用实例.
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