前馈神经网络的新学习算法研究及其应用

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摘要：为了提高多层前馈神经网络的权的学习效率，通过引入变尺度法，提出一种新的学习算法。理论上新算法不仅具有变心度优化方法的一切优点，而且起到Ｋｉｃｋ－Ｏｕｔ学习算法中动量项及修正项的相同作用，同时又克服了一系数及修正项系数难以适当选择的困难。仿真试验证明了新学习算法用于非线性动态系统建模时的有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91549X/199703/2552044.html

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关键词：学习算法 神经网络 神经网 cqvip HTML 前馈神经网络 学习算法 变尺度方法 DFP法