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提出了一种基于前馈神经网络结构的适合于非线性预测的在线学习方法，这种方法吸收了最小二乘法和传统在线ＢＰ算法的优点，具有收敛速度快，跟踪性能好、适用于非线性预测等特点。
对复杂混沌时间序列快速预测的前馈神经网络
【摘 要】
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提出了一种基于前馈神经网络结构的适合于非线性预测的在线学习方法，这种方法吸收了最小二乘法和传统在线ＢＰ算法的优点，具有收敛速度快，跟踪性能好、适用于非线性预测等特点。
【机 构】
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复旦大学电子工程系
【出 处】
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复旦学报：自然科学版
【发表日期】
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1995年3期
【基金项目】
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国家攀登计划认知科学（神经网络）重大关键项目,上海市科委重点基金
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