【摘 要】
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针对标准ＢＰ算法的不足，提出了一种激励函数可调的前馈神经网络在线学习算法．该方法去除了样本的预处理过程，以在线方式训练前馈神经网络，同时修正网络的权重、阈值与激励函数．由于避
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针对标准ＢＰ算法的不足，提出了一种激励函数可调的前馈神经网络在线学习算法．该方法去除了样本的预处理过程，以在线方式训练前馈神经网络，同时修正网络的权重、阈值与激励函数．由于避免了神经元的输出饱和现象，算法的收敛速度明显提高，并在一定程度上防止了局部极小解的出现．仿真结果证明了这种算法的有效性
Aimed at the deficiency of standard BP algorithm, an online learning algorithm of feedforward neural network with adjustable excitation function is proposed. This method removes the sample preprocessing process and trains the feedforward neural network online, meanwhile, modifies the weights, thresholds and excitation functions of the network. As the neuron’s output saturation is avoided, the convergence rate of the algorithm is obviously improved, and to a certain extent, the local minimum solution is prevented. Simulation results show the effectiveness of this algorithm
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