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神经网络误差函数的不同构造将导致不同的学习敛速，本文基于递推辨识技术，对于绝对误差指标函数提出了一种新的平滑方法作为改进的神经元权值修正算法，该平滑思想也适用于其它绝对误差指标下的最优化问题，通过网络对Ｆｅｉｇｅｎｂａｕｍ映射和ＸＯＲ逻辑的学习算例，说明了算法的快速收敛性能。
平滑l1模神经网络学习算法
【摘 要】
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神经网络误差函数的不同构造将导致不同的学习敛速，本文基于递推辨识技术，对于绝对误差指标函数提出了一种新的平滑方法作为改进的神经元权值修正算法，该平滑思想也适用于其它绝
【机 构】
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西安工业学院电子工程系
【出 处】
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西安工业学院学报
【发表日期】
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1995年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金 69404004
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