摘要：针对BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷，提出了一种自适应调节学习率和动态调整S型激励函数相结合的改进BP算法。该算法将学习率与误差函数相关联，再对每个隐单元和输出单元的激励函数的斜率进行自动调整。通过实例仿真，将改进算法与标准BP算法、加动量项法和自适应学习率法进行比较，来验证所提出方法的有效性。实验结果表明，联合优化的BP算法能有效加快网络的收敛过程，并具有较强的泛化能力。

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