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针对ＢＰ算法收敛缓慢和易于陷入局部极小的缺点，将基于一类非线性特性的动量项引入ＢＰ算示的梯度搜索，提出前向神经网络的一种通用且简单的全局训练算法。结合升温策略，算法在优化精度和训练速度方面有较大的改善。典型算法的仿真验证了算法的有效性。
基于一类非线性特性的FNN训练算法
【摘 要】
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针对ＢＰ算法收敛缓慢和易于陷入局部极小的缺点，将基于一类非线性特性的动量项引入ＢＰ算示的梯度搜索，提出前向神经网络的一种通用且简单的全局训练算法。结合升温策略，算法在优化精度
【机 构】
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清华大学自动化系
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2000年1期
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