基于一类非线性特性的FNN 训练算法
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清华大学自动化系 北京 100084

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    针对BP 算法收敛缓慢和易于陷入局部极小的缺点, 将基于一类非线性特性的动量项引入BP
    算法的梯度搜索, 提出前向神经网络(FNN )的一种通用且简单的全局训练算法( I BPM 算法)。结合升温
    策略, 算法在优化精度和训练速度方面有较大的改善。典型算例的仿真验证了算法的有效性。

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引用本文

王 凌,郑大钟.基于一类非线性特性的FNN 训练算法[J].控制与决策,2000,15(1):19-22

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