【摘 要】
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小波变换是当前国际上广泛应用的一种新的数学理论及方法,而以小波函数作为神经元的激活函数的前馈型神经网络--小波神经网络,目前也被广泛应用到各个领域.BP算法是前馈型神
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小波变换是当前国际上广泛应用的一种新的数学理论及方法,而以小波函数作为神经元的激活函数的前馈型神经网络--小波神经网络,目前也被广泛应用到各个领域.BP算法是前馈型神经网络最常用的学习算法,它简单而且有效.但是,BP算法的基本原理使得它不可避免地具有收敛速度慢、容易陷入局部极小值以及容易引起振荡等缺点.为了在小波神经网络的学习过程中避免这些问题,该文提出两种新的学习算法：改进的BP算法和遗传模拟退火算法.改进的BP算法的基本原理与原始BP算法的原理相同.但是原始BP算法采用固定的全局学习率自适应方法,而改进的BP算法采用基于梯度符号变化的可变局部学习率自适应方法.该方法为网络的每个可调节参数独立设置一个恰当的可变学习率,每个参数的学习率根据该参数当前两次梯度的符号变化而调整.在这方法的基础上,该文还在学习算法中引入了动量项和最小误差保留策略,使得算法更有效.
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