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传统的神经网络BP算法具有强大的自学习、自适应及非线性映射能力,但算法具有收敛缓慢、易陷入局部极优等缺点。针对传统BP算法的不足提出改进方法,并用于解决异或问题和字符识别问题。实验表明,改进算法能提高网络学习速度、减小网络误差,具有更好的收敛性和鲁棒性,各方面都明显优于传统BP算法。
神经网络BP算法改进及其性能分析
【摘 要】
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传统的神经网络BP算法具有强大的自学习、自适应及非线性映射能力,但算法具有收敛缓慢、易陷入局部极优等缺点。针对传统BP算法的不足提出改进方法,并用于解决异或问题和字符
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2017年10期
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