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提出了一种基于熵类误差准则函数的渐进收缩学习方法,避免了当模式反转时,传统BP算法的局域极小,加快了收敛速度,且有效地改善了网络的推广性能。此外,还提出了一种自适应学习率调整方法,克服了传统BP算法中固定步长不能适应复杂的误差曲面的问题,在收敛速度方面有较大地改善,并且对参数的敏感性小,有较好的鲁棒性。 相似文献
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