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提出了一种新的基于极大似然法的BP神经网络算法，该算法定义了一种新的误差函数。与传统BP算法相比，其优点在于不仅考虑了噪声对网络学习的影响，而且能够从全局的角度对网络参数进行学习，从而使网络的鲁棒性增强。实验结果说明了本方法的可行性与优越性。
鲁棒性的极大似然前馈神经网络及其应用研究
【摘 要】
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提出了一种新的基于极大似然法的BP神经网络算法，该算法定义了一种新的误差函数。与传统BP算法相比，其优点在于不仅考虑了噪声对网络学习的影响，而且能够从全局的角度对网络参数
【机 构】
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江南大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年18期
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