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建立多层人工神经网络的最优化求解方法，以多层神经网络总体平均误差为目标函数，以权值和阂值作为设计变量，采用共轭梯度法对网络的权值和阂值进行优化计算，完成神经网络训练的方法。将优化原理应用到多层神经网络权值和阈值的计算问题，实现网络权值和阈值的快速计算，为分析神经网络的合理结构提供了必要条件。
基于共轭梯度法的多层神经网络训练方法
【摘 要】
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建立多层人工神经网络的最优化求解方法，以多层神经网络总体平均误差为目标函数，以权值和阂值作为设计变量，采用共轭梯度法对网络的权值和阂值进行优化计算，完成神经网络训练的方
【机 构】
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辽宁工程技术大学机械工程学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2008年3期
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