【摘 要】
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传统BP神经网络学习算法有学习速度慢、精度不高、易于陷入局部极小值、不稳定等问题，DFP神经网络学习算法是最优化理论中一类典型的拟牛顿法，具有超线性收敛速度和全局收敛性
【机 构】
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哈尔滨工业大学数学系,哈尔滨工业大学计算机学院
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传统BP神经网络学习算法有学习速度慢、精度不高、易于陷入局部极小值、不稳定等问题，DFP神经网络学习算法是最优化理论中一类典型的拟牛顿法，具有超线性收敛速度和全局收敛性。但普通DFP算法有数值不稳定的缺陷，在处理大规模网络的学习问题时容易失效；在算法进入到饱和区域、接近最小值的时候，普通DFP算法会产生溢出错误。通过放大权值更新向量和权值导数更新向量，改进拟Hesse逆矩阵的求解，并结合线性搜索和L—M算法，改善了方法的稳定性，解决了算法失效的问题，同时保证了高效的学习速度和较高的学习精度。与目前应用最广
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