【摘 要】
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传统的神经网络BP算法存在收敛速度慢、存在局部极小点等问题,这种算法收敛慢的主要原因是它利用的是性能函数的一阶信息,递推最小二乘算法利用了二阶信息,但是需要计算输入
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传统的神经网络BP算法存在收敛速度慢、存在局部极小点等问题,这种算法收敛慢的主要原因是它利用的是性能函数的一阶信息,递推最小二乘算法利用了二阶信息,但是需要计算输入信号的自相关矩阵的逆,计算量大,不易实现.本文提出一种梯度递推BP算法,它基于最小二乘准则,利用改进的梯度来实现BP算法,这种算法不用计算输入信号的自相关矩阵,并通过仿真证明了该算法的有效性.
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