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BP网络是目前应用最为广泛的神经网络,但由于BP网络采用的是梯度下降法,这就不可避免地会出现网络学习收敛速度慢及容易陷入局部极小等问题。此外,学习因子和惯性因子选取对网络的收敛有较大的影响,但它们只能凭经验确定,因此,BP网络的有效应用受到了一定的限制。针对BP网络的学习收敛速度慢这一主要缺陷,对改进激励函数、改进误差函数、改进一般化误差、学习因子和惯性因子的自适应调整、梯度下降法与直接搜索法相结