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1、該文在全面分析了影響B(tài)P網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能的因素后,提出一種適合于控制型NN實(shí)時(shí)控制的具有高速收斂性和快速跟蹤能力的動(dòng)態(tài)因子反傳(DFBP)學(xué)習(xí)算法.并采用自構(gòu)型算法,建立了基于DFBP的三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于跟蹤系統(tǒng).編制了灰度變換模塊,反傳學(xué)習(xí)模塊,便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造模型、選擇參數(shù)、學(xué)習(xí)訓(xùn)練的用戶(hù)界面軟件.通過(guò)對(duì)DFBP算法的學(xué)習(xí)仿真表明,該改進(jìn)算法大大優(yōu)于常規(guī)BP算法.學(xué)習(xí)偉真還表明,自構(gòu)型算法確定的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)要優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)選取的隱節(jié)點(diǎn)數(shù).仿
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