【摘 要】
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针对标准BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点，提出了一种新的BP神经网络改进算法。该算法通过变步长法和牛顿法来改进BP算法，加快了网络的收敛速度，且收敛速度快于其
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针对标准BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点，提出了一种新的BP神经网络改进算法。该算法通过变步长法和牛顿法来改进BP算法，加快了网络的收敛速度，且收敛速度快于其他的改进算法。在此基础上将BP神经网络应用于数字识别中，为其网络建立识别模型。利用仿真实验观察BP网络的泛化能力以及识别准确性，比较BP算法及其改进方案，提出改进方案中分别需要注意的地方。
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