【摘 要】
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BP算法是目前应用最为广泛的神经网络学习算法，但原始算法收敛速率慢，训练过程易陷入局部极小值以及隐层节点数选择困难。针对这些问题提出了不少改进措施，文中提出了一种改进的
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BP算法是目前应用最为广泛的神经网络学习算法，但原始算法收敛速率慢，训练过程易陷入局部极小值以及隐层节点数选择困难。针对这些问题提出了不少改进措施，文中提出了一种改进的BP神经网络算法，在BP算法基础上，从训练算法着手，通过误差的变化趋势，动态调整权值以提高网络的收敛速率；通过数学推导，从理论上验证了该算法的有效性。用MATLAB软件对文中的改进算法进行仿真，并且与其它方法进行比较，结果表明，改进后的算法在收敛速率和抑制噪声等方面有很好的效果，从实验上验证了该算法的有效性。
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