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在传统的BP算法基础上,提出了一种改进的BP学习算法．先加入描述网络复杂性的量,使算法能够考虑到网络的连接复杂性,进而有可能删除掉冗余的连接甚至节点；接着提出对网络的学习步长的动态调整,以此来尽量避免传统学习中的学习速度过慢和反复震荡；然后给出新的算法是高阶非线性收敛的证明；最后通过实验说明新的BP算法在一定程度上可减少网络的复杂性,有着比传统算法更快的收敛速度．