【摘 要】
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该文针对BP网络收敛速度慢的不足,对网络采用的传递函数形式进行了分析,给出了在网络中采用混合传递函数代替采用单一传递函数,以加速BP网络收敛的方法,并对这一提法进行了理
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该文针对BP网络收敛速度慢的不足,对网络采用的传递函数形式进行了分析,给出了在网络中采用混合传递函数代替采用单一传递函数,以加速BP网络收敛的方法,并对这一提法进行了理论分析及实例验证;针对BP网络存在局部极小的不足,在分析了Takeshi Yamakawa提出的模糊神经元的构成及工作过程后,对模糊神经元的特点进行了研究,并对模糊神经元在使用中应注意的问题进行了剖析;提出了在诸如边界约束、线性等式约束等线性约束条件存在的情况下,优化BP网络模型的输入参数,使模型输出为最优(最大或最小)的方法.根据以上研究结果,在MATLAB的环境下,开发了具有Windows风格的"BP网络应用程序"和"模糊神经元应用程序".在使用上,两个程序具有通用性.
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