【摘 要】
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针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷，在权值平衡算法的基础上，提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络，并给出了相应的权值和参数快速学习算法，该算法运
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针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷，在权值平衡算法的基础上，提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络，并给出了相应的权值和参数快速学习算法，该算法运用该文提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值和参数的快速搜索。实验表明，该算法不仅能明显提高网络的学习速度，而且可较好地避免学习过程陷入局部极小点而导致学习失败。
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