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摘要
针对BP神经网络的缺陷,在对角递归网络结构的基础上,提出了一种复合递归神经网络。BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用了均方误差准则,为克服BP算法的不足,采用了一种广义熵方误差准则。把基于广义熵方误差准则的复合递归神经网络应用于加工过程的建模。仿真试验结果表明,复合递归神经网络建模具有比BP神经网络更快的收敛!速度和更好的逼近效果。
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针对BP神经网络的缺陷,在对角递归网络结构的基础上,提出了一种复合递归神经网络。BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用了均方误差准则,为克服BP算法的不足,采用了一种广义熵方误差准则。把基于广义熵方误差准则的复合递归神经网络应用于加工过程的建模。仿真试验结果表明,复合递归神经网络建模具有比BP神经网络更快的收敛!速度和更好的逼近效果。
