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二维时延有序BP神经网络模型与算法

赵群  焦李成  保铮  
【摘要】:正 在文献[1—2]中我们指出,训练多层感知器(MLP)的基木BP算法存在一个很少为人注意的重要缺陷,即计算偏微分时各变量间的独立性问题。基于[3]有序系统的思想,我们在[1—2]中讨论了建立一继有序BP模型的概念并对[4]中的有序BP算法作了改进。目前众多的人工神经网络模型ANN与生物原型相比,性能上差距较大,主要原因是ANN模型的结构过分简化,相应的可变参数较少。如果在已有的一维有序BP模型基础上,建立一个考虑其时空特点的有序BP模型,那么性能可能会得到改善,尤其对于诸如模式识别、图象处理等应用问题更是如此。本文的模型正是基于这种观点而提出的。

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