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一种回归神经网络的快速在线学习算法
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摘要
针对回归神经网络BP学习算法收敛慢的缺陷,提出了一种新的快速在线递推学习算法.本算法在目标函数中引入了遗忘因子,并借助于非线性系统的最大似然估计原理成功地解决了动态非线性系统回归神经网络模型权系数学习的实时性和快速性问题.仿真结果表明,该算法比传统的回归BP学习算法具有更快的收敛速度..
作者
韦巍
机构地区
浙江大学电机系
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1998年第5期616-621,共6页
Acta Automatica Sinica
基金
国家教委留学回国人员科研启动基金
关键词
回归神经网络
在线学习
快速算法
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
引文网络
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1998年 第5期
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