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本文将神经网络的ＢＰ算法和动态随机算法相互补充而形成一种混合算法，它克服了ＢＰ学习算法会陷入局部极小和随机算法耗时长的缺点。将这种算法用于齿轮泵出口流量预测，证明这种算法学习速度快且能收敛于全局极小点。
一种用于状态预测的神经网络混合算法
【摘 要】
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本文将神经网络的ＢＰ算法和动态随机算法相互补充而形成一种混合算法，它克服了ＢＰ学习算法会陷入局部极小和随机算法耗时长的缺点。将这种算法用于齿轮泵出口流量预测，证明这种算法学
【机 构】
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上海交通大学机械工程系,上海交通大学机械工程系
【出 处】
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振动与冲击
【发表日期】
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1997年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目
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