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该文系统地综述了Sigmoid函数为活化函数的3层前传型神经网络（ANN）的理论,讨论了神经网络具有的非线性表达能力是如何使其成为复杂问题求解的有力工具。同时,介绍了常用的误差反传训练方法和与此有关的改进算法。
基于多层前传神经网络的优化组合建模及其应用
【摘 要】
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该文系统地综述了Sigmoid函数为活化函数的3层前传型神经网络（ANN）的理论,讨论了神经网络具有的非线性表达能力是如何使其成为复杂问题求解的有力工具。同时,介绍了常用的误差
【机 构】
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浙江大学
【出 处】
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浙江大学
【发表日期】
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2000年期
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