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《复杂巨系统理论·方法·应用——中国系统工程学会第八届学术年会论文集》1994年
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前馈神经网络的正交遗传算法学习方法及其在水稻育种中的应用

姜力孚  郑维敏  陈剑  李荣改  王玉珍  
【摘要】:正 一、引言神经网络具有很强的问题描述能力,现已证明,若隐节点可以根据需要自由设置,则用一个三层前馈网络就可以以任意的精度逼近任何复杂的连续函数.但目前前馈网络常用的连接权值学习方法-BP算法是一种梯度下降算法,通常需要长时间的迭代才能收敛,而且经常地会陷于样本误差平方和的局部极小点.

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