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一种改进的反向传播神经网络算法

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在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通过XOR问题的仿真证明了改进算法的有效性.

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来源
《应用科学学报》 |2004年第3期|384-387|共4页
作者
邱浩; 王道波; 张焕春;
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作者单位

南京航空航天大学;

自动化学院;

测试工程系;

江苏;

南京;

210016;

南京航空航天大学仿;

真与控制实验室;

江苏;

南京;

210016;

南京航空航天大学;

自动化学院;

测试工程系;

江苏;

南京;

210016;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;计算机仿真;
关键词
反向传播; 神经网络; 算法; 仿真;

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