摘要：针对前馈神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小问题，提出了一种改进的BP算法——变惯性因数和构造响应函数相结合的算法．该算法在每一次校正连接权和闭值时，均按一定比例加上前一次学习时的校正量，同时构造出新响应函数，以提高网络收敛速度．仿真实验证明了该算法的有效性。

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