【摘 要】
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研究BP神经网络的数学理论,详细分析几种流行的BP神经网络学习算法的优缺点。针对一般BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,提出
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研究BP神经网络的数学理论,详细分析几种流行的BP神经网络学习算法的优缺点。针对一般BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,提出基于改进共轭梯度法的BP算法。从理论方面对算法进行深入的分析,介绍算法的详细思路和具体过程。并将算法训练后的BP神经网络运用到函数逼近中去。仿真结果表明,这种改进方案确实能够改善算法在训练过程中的收敛特性,而且提高收敛速度,取得令人满意的逼近效果。
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