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该论文着重研究了其中应用是了广泛的一类网络—前馈神经网络.前馈社经网络由于具有良好的非线性模拟能力,所以在模式识别、系统辩识、智能控制、图象处理、故障诊断、疾病诊断、经济预测等领域都得到广泛的应用.该论文从分析前馈神经络中最普通的学习算法—BP算法的泛化能力入手,给出了一种从整体上优化前馈神经网络(包括结构和权值)的算法,并讨论了前馈神经网络在经济预测和发动机故障诊断中的应用.