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学习问题是人工神经网络研究的核心问题。本文提出一种基于模糊熵准则和误差平方和准则的多准则学习方法，可在一定程度上克服单准则学习的局限性。计算机模拟结果证明了新算法的优越性和有效性。
一种前向网络的多准则学习方法
【摘 要】
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学习问题是人工神经网络研究的核心问题。本文提出一种基于模糊熵准则和误差平方和准则的多准则学习方法，可在一定程度上克服单准则学习的局限性。计算机模拟结果证明了新算法的优越性和有效性。
【机 构】
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杭州大学
【出 处】
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通信学报
【发表日期】
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0年TXXB604.018期
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