【摘 要】
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该论文分析了BP算法的原理,及其实现函数逼近的实质.针对BP算法的两个主要的缺点-收敛速度缓慢及易收敛于局部最优解,经过大量的实践和分析,提出了相应的改进措施.选取了较优
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该论文分析了BP算法的原理,及其实现函数逼近的实质.针对BP算法的两个主要的缺点-收敛速度缓慢及易收敛于局部最优解,经过大量的实践和分析,提出了相应的改进措施.选取了较优的学习率和动量因子的调整方法;用新的函数形式表示网络的总误差;改进了样本的学习顺序.改进的算法在一定程序上能加快网络的学习收敛速度.该论文还对影响网络性能的网络诸要素进行了分析.给出了采样结构的选取原则和样本数据标准化方法,并在大量数据试验的基础上,确定了网络的拓扑结构.分析了神经元激励函数对网络的收敛性和对选定网络学习结束精度的影响.根据前述结论,用改进的BP算法实现了螺旋桨图谱曲线的表达.分析了在对图谱曲线进行采样时,应注意的一些问题.通过检验计算,改进后的BP算法能较好地逼近螺旋桨图谱曲线.开发了高速船螺旋桨设计软件CAPD,用于实际的高速船螺旋桨设计.
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