模糊神经网络学习样本的选取与网络扩展能力研究

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摘要：1. 引言 目前,有关神经网络的研究日趋走向成熟阶段.早在1989年,仅含一个隐层的BP网络就被证明可以逼近任意的连续函数[1～3],从而揭示了神经网络强大的计算能力.另一方面,神经网络方法用于问题求解无需建模,给实际问题的求解过程带来很大的方便.对于网络本身的建立,已有许多学习算法,目前使用比较多的是BP学习算法或其变形的形式.但是,网络在学习阶段普遍存在局部极值和学习速度较慢等问题[4].

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92817X/200106/5287398.html

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