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用于多层前馈神经网络训练的线性递推估计与BP算法组合的学习算法

吴强  罗迎春  郭圣权  
【摘要】:针对用于多层前馈神经网络训练的递推估计计算量、存储量大和BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小的缺点,对两种算法组合-BP算法训练隐层,线性递推估计训练输出层进行了研究,给出了分别基于RLS和Kalman滤波与BP算法组合的两种新算法,新算法具有较快的收敛速度,适中的计算量和存储量,更易跳出局部极小点等优点,仿真结果证实了该方法的有效性。

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