【摘 要】
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针对现有前馈神经网络学习算法的缺陷，提出一种前馈神经网络的快速学习算法。该算法是基于无监督学习中的主元分析算法的Oja规则和监督学习中δ规则的。与现有同类算法相比，该
【机 构】
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安徽大学自动化系,安徽大学电子工程与信息科学系
【基金项目】
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安徽省教委自然科学基金!资助项目 ( 98JL0 2 6)
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针对现有前馈神经网络学习算法的缺陷，提出一种前馈神经网络的快速学习算法。该算法是基于无监督学习中的主元分析算法的Oja规则和监督学习中δ规则的。与现有同类算法相比，该算法简化了学习过程，计算量小，有更快的学习收敛速度和更高的收敛精度，较适用于快速学习的系统辨识和其他应用。系统辨识的仿真实例表明了该算法的优良性能。
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