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针对BP网络收敛速度慢、计算量大等缺点，采用学习样本产生的总误差调整权值，以提高BP算法的速度。文中通过仿真说明其算法的有效性，对改进BP算法用于纸病检测有一定的参考价值。实践表明。改进的BP网络能够满足在线纸病检测要求，平均识别率达94％以上。
改进的BP网络在纸病识别中的应用
【摘 要】
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针对BP网络收敛速度慢、计算量大等缺点，采用学习样本产生的总误差调整权值，以提高BP算法的速度。文中通过仿真说明其算法的有效性，对改进BP算法用于纸病检测有一定的参考价值。
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西科技大学造纸工程学院
【出 处】
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自动化与仪表
【发表日期】
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2013年1期
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