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BP算法因收敛速度慢、易于陷人局部极小值等缺点,使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点,这些制约了BP网络在各个领域中的应用.本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化,在一定程度上避免了学习中的局部极小问题,提高了学习效率,改进了网络的性能.
联合优化的BP神经网络模型的应用研究
【摘 要】
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BP算法因收敛速度慢、易于陷人局部极小值等缺点,使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点,这些制约了BP网络在各个领域中的应用.本文通过对学
【机 构】
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沈阳航空工业学院机械与汽车学院
【出 处】
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沈阳航空工业学院学报
【发表日期】
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2004年3期
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