一种新的多层前馈网络学习算法

摘要

基于权值解耦思想，本文提出一种新的多层前馈网络学习算法，该学习算法的收敛速度比ＰＢ学习算法快，且比并行递推预测误差学习算法有更好的数值稳定性，文中论述了它与别的学习算法之间关系，并选取神经网络对非线性系统建模的例子进行仿真，说明新算法的有效性。