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分析传统ＢＰ算法的几个基本参数，包括学习率η、形状因子λ、惯性率α等的性质、相互关系以及它们对学习速度的影响后，发现η，λ同学习速度（以训练次数Ｎ表示）之间有着明显的关系。对应Ｎ的极小值，（η，λ）的组合有一最优值或多个局部最优值，并给出了找到最优值的一些方法。一经寻找到该组合的最佳值，便能极大地提高神经网络的训练速度。