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文献标题: 基于DFP校正拟牛顿法的傅里叶神经网络
文献来源: 林琳;黄南天;高兴泉;  计算机工程  2012年  10期
文献关键词: 傅里叶神经网络BP神经网络最速下降法最小二乘法拟牛顿法DFP校正拟牛顿法
文献摘要: 针对傅里叶神经网络采用最速下降法导致局部极小、学习速度慢以及泛化能力差的问题,提出一种基于DFP校正拟牛顿法的新学习算法。该算法计算复杂度低,能保证网络具有良好的泛化能力和全局最优性。通过2个数值算例检验该算法,同时和BP神经网络以及另外2种傅里叶神经网络作比较。结果表明,该算法计算复杂度约为最速下降法的5%,为最小二乘学习算法的80%,具有较好的泛化能力。
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