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针对回归神经网络传统BP学习算法收敛慢的缺陷，介绍了一种新的在线递推学习的新算法。该算法将传统BP学习算法变形，并利用标准数值优化技术，提供了牛顿法的速度和保证收敛的最速下降法之间的一个折衷，成功地解决了动态非线性系统回归神经网络模型权系数学习的实时性和快速性问题。
一种回归神经网络的在线学习新算法
【摘 要】
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针对回归神经网络传统BP学习算法收敛慢的缺陷，介绍了一种新的在线递推学习的新算法。该算法将传统BP学习算法变形，并利用标准数值优化技术，提供了牛顿法的速度和保证收敛的最速
【机 构】
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太原理工大学2002级控制理论与控制工程专业在读硕士研究生,太原理工大学2002级控制理论与控制工程专业在读博士研究生
【出 处】
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山西建筑
【发表日期】
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2005年9期
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