【摘 要】
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在样本的学习过程中引人了求解复杂优化问题比较有效的多级优化技术，将一个复杂的多层神经网络权值优化问题分解成多个相对简单的优化子问题，然后利用迭代的策略进行求解。并提
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在样本的学习过程中引人了求解复杂优化问题比较有效的多级优化技术，将一个复杂的多层神经网络权值优化问题分解成多个相对简单的优化子问题，然后利用迭代的策略进行求解。并提出了一种改进的ＢＰ算法，提高了学习效率。
In the sample learning process, a multi-level optimization technique is introduced to solve complex optimization problems. The complex multi-layer neural network weight optimization problem is decomposed into several relatively simple optimization sub-problems, and then the iterative strategy is used Solve. And an improved BP algorithm is proposed to improve the learning efficiency.
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