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二阶反向传播神经网络的超松驰训练方法及其应用

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摘要

提出二阶反向传播神经网络的超松驰训练方法,证明了该算法的收敛性.将该网络及其新的训练方法用于非线性系统的自适应控制中,能够更有效、更快速地跟踪系统的参考输出.数值实验结果显示超松驰训练方法优于直接梯度优化算法,而且基于二阶反向传播神经网络的直接自适应控制效果更好.

著录项

来源
《模式识别与人工智能》 |2002年第1期|80-83|共4页
作者
李宝家; 黄小原;
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作者单位

东北大学工商管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
二阶反向传播神经网络; 权值训练; 超松驰方法; 收敛性; 自适应控制;

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