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针对前馈网扩充性差的问题，提出了一种知识扩充方法，在维护原有网络结构不同的基础上，通过添加一个新的子风 保存现有的训练结果，又可以学习新知识的目的。同时，本文对神经网络的故障恢复策略进行了研究，提出了相应的补偿算法。最后通过仿真实验仿真实验对算法的有效性进行了验证。
前馈网的知识扩充及故障恢复
【摘 要】
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针对前馈网扩充性差的问题，提出了一种知识扩充方法，在维护原有网络结构不同的基础上，通过添加一个新的子风 保存现有的训练结果，又可以学习新知识的目的。同时，本文对神经网络的
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2000年2期
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