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BP神经网络具有很强的非线性函数逼近能力。通过Matlab编程实现了BP网络对一个二元函数的逼近，针对BP网络学习速度慢的缺点，采用含动量项的学习算法提高了收敛速度。通过Matlab仿真方法，研究了学习率和动量因子对算法学习速度的影响。
BP神经网络的MATLAB编程实现及讨论
【摘 要】
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BP神经网络具有很强的非线性函数逼近能力。通过Matlab编程实现了BP网络对一个二元函数的逼近，针对BP网络学习速度慢的缺点，采用含动量项的学习算法提高了收敛速度。通过Matlab
【机 构】
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杭州职业技术学院信息电子工程系
【出 处】
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浙江交通职业技术学院学报
【发表日期】
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2007年4期
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