【摘 要】
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为了提高神经网络学习速度，以神经网络能实现基本控制功能为给定条件，在此给定条件下利用贝叶斯方法计算各种权值组合的后验概率，根据后验概率初始化网络权值而获得具有基本控制
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为了提高神经网络学习速度，以神经网络能实现基本控制功能为给定条件，在此给定条件下利用贝叶斯方法计算各种权值组合的后验概率，根据后验概率初始化网络权值而获得具有基本控制功能的初始神经网络，能够减小学习过程中权值修改的幅度，加快学习速度。通过交流电机矢量控制系统中速度环控制器自设计仿真实验，使用此方法初始化权值的网络自学习速度较随机取值法明显提高，验证了本方法的快速性和有效性。
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