【摘 要】
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针对反向传播人工神经网络(BP ANN)收敛速度慢的问题,提出一种改进的自适应动量因子的BP算法。该算法使得权值向量和偏置值都可以根据自适应动量进行调整,减小了学习过程中出
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针对反向传播人工神经网络(BP ANN)收敛速度慢的问题,提出一种改进的自适应动量因子的BP算法。该算法使得权值向量和偏置值都可以根据自适应动量进行调整,减小了学习过程中出现振荡的趋势,缩短了网络收敛时间。基于改进BP ANN建立电子政务内网神经网络评估模型,比较改进前与改进后BP ANN评估模型的性能。仿真结果表明,改进后BP ANN评估模型收敛性能更稳定且评估误差更小,能够更好地为复杂的电子政务内网进行信息安全评估。
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