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BP算法具有数学意义明确、学习规则简单等优点，是前向多次神经网络的典型学习算法。但是，BP算法在学习过程中容易陷入局部最小问题。针对这一问题，提出一种修正Sigmoid函数的改进BP算法。实验证明，改进BP算法可以有效克服局部最小,显著提高收敛速度。
智能油漆配色系统的改进BP算法
【摘 要】
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BP算法具有数学意义明确、学习规则简单等优点，是前向多次神经网络的典型学习算法。但是，BP算法在学习过程中容易陷入局部最小问题。针对这一问题，提出一种修正Sigmoid函数的改
【机 构】
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西北工业大学现代设计与集成制造教育部重点实验室
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2003年26期
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