【摘 要】
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提出了一种前馈神经网络混合学习算法。该算法综合考虑了影响神经网络性能的３个主要因素：权值、激励函数和拓扑结构。该算法以参数神经网络和结构学习为基础，并采用了学习速率矩
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提出了一种前馈神经网络混合学习算法。该算法综合考虑了影响神经网络性能的３个主要因素：权值、激励函数和拓扑结构。该算法以参数神经网络和结构学习为基础，并采用了学习速率矩阵。对双螺旋问题的仿真实验结果表明，该算法具有较快的收敛速度。
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