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针对ＢＰ算法的缺点，提出了神经网络学习因子自调整的并行算法，并进行了不同调整梯度情况下的计算机仿真。仿真表明：其分布式并行学习算法具有较高的学习速度并能减少振荡
神经网络BP算法的改进和仿真
【摘 要】
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针对ＢＰ算法的缺点，提出了神经网络学习因子自调整的并行算法，并进行了不同调整梯度情况下的计算机仿真。仿真表明：其分布式并行学习算法具有较高的学习速度并能减少振荡
【机 构】
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哈尔滨工程大学
【出 处】
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计算机仿真
【发表日期】
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0年JSJZ903.003期
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