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针对传统BP（back propagetion）算法存在的缺陷，分别对其收敛性标准、激活函数等进行改进，并采取措施防止振荡、加速收敛以及防止陷入局部极小．将改进后的BP神经网络运用到变形监测数据处理中，应用结果表明，改进后的BP神经网络比传统BP神经网络在精度等方面有了很大的改善．
BP算法改进及其在变形数据处理中的应用
【摘 要】
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针对传统BP（back propagetion）算法存在的缺陷，分别对其收敛性标准、激活函数等进行改进，并采取措施防止振荡、加速收敛以及防止陷入局部极小．将改进后的BP神经网络运用到变形监测
【机 构】
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同济大学测量与国土信息工程系,现代工程测量国家测绘局重点实验室
【出 处】
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同济大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年1期
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