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针对时变和（或）非线性输入的前向神经网络提出了一种感知自适应算法,其本质是要求输出的实际值和期望值的误差满足一个渐稳定的差分方程,而不是用后向传播方法使误差函数极小化.通过适当排列扩张输出可以避免算法的奇异性.
一种前向神经网络自适应学习算法
【摘 要】
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针对时变和（或）非线性输入的前向神经网络提出了一种感知自适应算法,其本质是要求输出的实际值和期望值的误差满足一个渐稳定的差分方程,而不是用后向传播方法使误差函数极小化
【机 构】
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哈尔滨电机厂有限责任公司
【出 处】
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应用能源技术
【发表日期】
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2006年4期
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