【摘 要】
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针对传统前馈神经网络（Feedforward Neural Network,FNN）存在收敛速度慢、易陷入局部极小和泛化能力差的缺点,提出用高斯混沌粒子群算法（Gauss Chaos Particle Swarm Optimizati
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针对传统前馈神经网络（Feedforward Neural Network,FNN）存在收敛速度慢、易陷入局部极小和泛化能力差的缺点,提出用高斯混沌粒子群算法（Gauss Chaos Particle Swarm Optimization,GCPSO）取代传统训练方法对网络进行训练;针对前馈神经网络不能表征系统的动态特性,在前馈神经网络中引入动态延迟算子,构造动态前馈神经网络（Dynamic Feedforward Neural Network,DFNN）,充分表征输入输出之间的非线性关系。将GCPSOD
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