摘要:为了提高多层前馈
神经网络的权的学习效率,通过引入变尺度法,提出一种新的学习算法。理论上新算法不仅具有变心度优化方法的一切优点,而且起到Kick-Out学习算法中动量项及修正项的相同作用,同时又克服了一系数及修正项系数难以适当选择的困难。仿真试验证明了新学习算法用于非线性动态系统建模时的有效性。
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