【摘 要】
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ＢＰ算法是目前应用极为广泛的神经网络算法，但它也存在一些不足。文中提出了采用共轭梯度法及黄金分割相结合的改进ＢＰ算法（ＭＢＰ），自适应调整学习率，提高了运算速度，减少了迭代次数。最后将标
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ＢＰ算法是目前应用极为广泛的神经网络算法，但它也存在一些不足。文中提出了采用共轭梯度法及黄金分割相结合的改进ＢＰ算法（ＭＢＰ），自适应调整学习率，提高了运算速度，减少了迭代次数。最后将标准ＢＰ算法和ＭＢＰ算法进行了比较，仿其结果表明：ＭＢＰ算法的学习次数和收敛速度得到极大改善。
BP algorithm is a very widely used neural network algorithm, but it also has some shortcomings. In this paper, we propose an improved BP algorithm (MBP) which uses the conjugate gradient method and the golden section, and adjusts the learning rate adaptively to improve the computing speed and reduce the number of iterations. Finally, the standard BP algorithm and the MBP algorithm are compared. The simulation results show that the learning frequency and convergence speed of the MBP algorithm are greatly improved.
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