【摘 要】
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神经网络自学习、自组织、容错以及模拟非线性关系的能力使其特别适合解决复杂的模式分类问题.Hornik证明采用Sigmoid响应函数的三层前馈神经网络能够以任意精度模拟复杂的非
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神经网络自学习、自组织、容错以及模拟非线性关系的能力使其特别适合解决复杂的模式分类问题.Hornik证明采用Sigmoid响应函数的三层前馈神经网络能够以任意精度模拟复杂的非线性关系,其实现依赖于对神经网络的充分训练.Rmulhart研究证明,基于梯度下降的BP算法依赖于初始权重的选择,收敛速度缓慢且容易陷入局部最优.该缺陷尤其是局部优化特性使其训练的神经网络的输出具有不一致性和不可预测性,导致模式分类的可靠性降低.
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