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针对前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时,收敛速度慢,易陷入局部极值,需调节参数多等缺陷,提出了将最优定界椭球(OBE)算法引入到神经网络的学习中,该算法比BP算法在收敛速度,精度方面都有显著提高,仿真结果证明了此算法的有效性。
基于集员估计理论的神经网络学习算法
【摘 要】
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针对前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时,收敛速度慢,易陷入局部极值,需调节参数多等缺陷,提出了将最优定界椭球(OBE)算法引入到神经网络的学习中,该算法比BP算法在收敛速
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,中船重工集团第七二二研究所
【出 处】
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中国水运(下半月)
【发表日期】
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2009年12期
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