论文部分内容阅读
本文提出一种全新的人工神经网络算法，它与传统的ＢＰ网络算法有着本质的不同，它不再采用传统的误差反向传播学习原理。新算法的基本原理是任选一组自由权，通过高斯消元法解线性方程组求得另一组待求权。因而其算法的时间复杂度是多项式阶。将选定的自由权与求得的待求权俣在一起，就得到所需的学习权值，新算法不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的困难，本文最后给出了计算机仿真实例。