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文中对传统BP神经网络的基本原理和学习过程进行分析，发现其存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题．采用增加动量项和自适应学习速率两种方法对传统BP算法进行改进，并将改进的BP算法运用于空分制氧质量预测网络模型中，结果表明改进的BP神经网络能够改善传统模型的缺点，而且预测质量效果较好．
BP神经网络改进算法在空分制氧质量预测中的应用
【摘 要】
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文中对传统BP神经网络的基本原理和学习过程进行分析，发现其存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题．采用增加动量项和自适应学习速率两种方法对传统BP算法进行改进，并将改进
【机 构】
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通化师范学院计算机科学系
【出 处】
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通化师范学院学报
【发表日期】
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2010年2期
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