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本文从减少干预的思想出发,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,改善了学习速率和网络的适应能力.最后又将改善后的BP神经网络应用到经济领域中,得到了比常规经济学模型更优的效果.
动态全参数自调整BP神经网络预测模型的建立
【摘 要】
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本文从减少干预的思想出发,提出了BP神经网络动态全参数自调整学习算法,使得隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,改善了学习速率和网络的适应能力.最后又将改善后的BP神经
【机 构】
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四川大学管理科学与工程系
【出 处】
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预测
【发表日期】
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2001年3期
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