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前馈网络的一种超线性收敛BP学习算法

外文标题	Super-Linearly Convergent BP Learning Algorithm for Feedforward Neural Networks
文献类型	期刊
作者	梁久祯[1];何新贵[2];黄德双[3]
机构	[1]北京航空航天大学计算机科学与工程系,北京,100083 [2]北京系统工程研究所,北京,100101 [3]北京系统工程研究所,北京,100101 ↓
来源信息	年:2000卷:11期:8页码范围:1094-1096
期刊信息	软件学报ISSN:1000-9825
关键词	前馈神经网络;BP学习算法;收敛性;超线性收敛
摘要	分析传统BP算法存在的缺点,并针对这些缺点提出一种改进的BP学习算法.证明该算法在一定条件下是超线性收敛的,并且该算法能够克服传统BP算法的某些弊端,算法的计算复杂度与简单BP算法是同阶的.实验结果说明这种改进的BP算法是高效的、可行的.
收录情况	PKUCSCD
所属部门	计算机学院
链接地址	http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_rjxb200008017.aspx
基金	中国科学院资助项目

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dc:title:前馈网络的一种超线性收敛BP学习算法
dc:creator:梁久祯;何新贵;黄德双
dc:date: publishDate:2000-08-23
dc:type:期刊
dc:format: Media：软件学报
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：软件学报.2000,11(8),1094-1096.
dc:identifier:DOI：
dc: identifier:ISBN:1000-9825