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多层前向神经网络的RLS修正训练算法

【摘要】 文献[4]提出一种训练多层前向神经网络的快速学习算法-RLS算法,与标准BP算法相比有较高的学习效率,但该方法的主要缺陷是存在数值稳定问题和鲁棒性不强的问题.提出了一种修正的基于递推最小二乘算法(RLS)的多层前向神经网络的快速学习算法,证明了算法的数值稳定性,对两个系统进行了辨识,并与RLS训练算法和标准BP算法进行了比较,仿真结果显示了所提方法的鲁棒性和有效性.

【期刊名称】 系统工程与电子技术

【作者】 胡云安; 吴光彬;

【作者单位】 海军航空工程学院自动控制工程系,烟台,264001; 海军航空工程学院自动控制工程系,烟台,264001;

【收录信息】北京大学中文核心期刊目录(北大核心);中国科学引文数据库(CSCD);

【年(卷),期】2000(022),001

【年度】2000

【页码】77-80

【总页数】4

【原文格式】PDF

【正文语种】chi

【中图分类】TP183;O241.5;

【关键词】神经系统;网络结构;最小二乘方法;模拟;

【原文服务方】国家工程技术数字图书馆

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