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《东北大学学报》 2000年06期
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递归神经网络的RPE算法及其在非线性动态系统建模中的应用

李鸿儒  顾树生  邓长辉  
【摘要】:针对递归神经网络BP学习算法收敛慢的缺陷 ,通过引入递推预报误差 (RPE)学习算法 ,提出一种新的递归神经网络快速学习算法·该算法的基本原理是沿着指标函数的Gauss Newton搜索方向修正权值 ,同时不必计算二阶偏导数和进行矩阵求逆运算·仿真结果表明 ,该算法比传统的递归BP学习算法具有更快的收敛速度 ,用于非线性动态系统建模是有效的

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