一种改善BP神经网络性能的方法研究
BP神经网络目前被广泛应用,但是其收敛速度慢、预测精度不高的缺点却一直被人所诟病，因此，在传统BP神经网络中使用附加动量项法以及动态学习速率法，并以两者的融合为基础提出了陡峭因子可调激活函数法来改进BP神经网络。以非线性函数拟合为实例，从收敛速度和预测精度两方面对比分析两种方法，实验证明所提出的改进方法明显提高BP神经网络的收敛速度以及精度。
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