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一种快速有效的神经网络新算法
一种快速有效的神经网络新算法
来源 :浙江大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:elong_ctu
【摘 要】
:
基于输出层函数为线性函数的层前馈神经网络,结合自适应步长和动量解耦的伪牛顿算法及迭代最小二乘法导出了一种混合算法。伪真证明该混合算法自适应能力强,计算量小,收敛速度快
【作 者】
:
程正群
李歧强
【机 构】
:
浙江大学工业控制技术研究所,山东工业大学自动化系
【出 处】
:
浙江大学学报:自然科学版
【发表日期】
:
2000年3期
【关键词】
:
前馈神经网络
解耦
BP算法
伪牛顿算法
混合算法
feed-forward neural networks
de-couple
BP algorithm
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基于输出层函数为线性函数的层前馈神经网络,结合自适应步长和动量解耦的伪牛顿算法及迭代最小二乘法导出了一种混合算法。伪真证明该混合算法自适应能力强,计算量小,收敛速度快,是一种有效的工程实用算法。
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