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针对当前BP神经网络存在的问题,在NAG(Nesterov Accelerated Gradient)动量更新的基础上,建立基于黄金分割比梯度动量GNAG(Golden ratio Nesterov Accelerated Gradient)更新策略。并把黄金分割比运用到隐含层神经元的确定上,进一步提高了BP神经网络的性能。将该算法应用于MNIST手写字体识别,得到了较好的收敛速度和预测评估结果。应用实例表明,基于黄金分割比梯度动量更新策略的BP神经网络收敛速度更快,泛化能力更强。