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提出了一种基于最小二乘法的多层前向神经网络的构造学习算法。神经网络的结构在学习的过程不断变化，通过动态生成学习误差反向传递，利用最小二乘法实现神经网络的快速学习。仿真结果表明，该学习算法盯具有学习速度快，学习精度高，泛化强等优点。
基于最小二乘法的多层前向神经网络构造学习算法
【摘 要】
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提出了一种基于最小二乘法的多层前向神经网络的构造学习算法。神经网络的结构在学习的过程不断变化，通过动态生成学习误差反向传递，利用最小二乘法实现神经网络的快速学习。仿
【机 构】
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上海交通大学工程研究所
【出 处】
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长沙电力学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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1999年2期
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