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针对前馈神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小问题，提出了一种改进的BP算法——变惯性因数和构造响应函数相结合的算法．该算法在每一次校正连接权和闭值时，均按一定比例加上前一次学习时的校正量，同时构造出新响应函数，以提高网络收敛速度．仿真实验证明了该算法的有效性。
一种改进的前馈神经网络BP学习算法
【摘 要】
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针对前馈神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小问题，提出了一种改进的BP算法——变惯性因数和构造响应函数相结合的算法．该算法在每一次校正连接权和闭值时，均按一定比例加上前一
【机 构】
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大庆石油学院计算机科学与工程学院,大庆油田有限责任公司第六采油厂
【出 处】
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大庆石油学院学报
【发表日期】
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2003年1期
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