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针对一般BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺陷，提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对网络进行训练。该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高，并将这种改进的BP网络应用于个人信用评估系统，验证了该方法的正确性和有效性。
改进BP神经网络在个人信用评估系统的应用
【摘 要】
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针对一般BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺陷，提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对网络进行训练。该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高，并将
【机 构】
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齐齐哈尔大学计算机控制与工程学院
【出 处】
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齐齐哈尔大学学报
【发表日期】
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2008年5期
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