【摘 要】
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BP算法（误差反向传播算法）是前馈神经网络中最常用的算法之一。在对前馈神经网络和传统的BP算法研究的基础上，发现了传统算法中存在的问题。通过引入网络复杂性的量，提出了一种新
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BP算法（误差反向传播算法）是前馈神经网络中最常用的算法之一。在对前馈神经网络和传统的BP算法研究的基础上，发现了传统算法中存在的问题。通过引入网络复杂性的量，提出了一种新的改进算法，命名为基于网络复杂性的BP算法。该算法能够删除掉冗余的连接甚至节点，通过对网络学习步长的动态调整，避免了算法收敛速度过慢和反复震荡的问题。最后通过实验说明该算法在一定程度上比传统BP算法有一些优越性。
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