前馈神经网络(NN)误差反向传播算法(BP)应用较广, 但收敛较慢且易陷入局部极优, 针对这一不足, 本文提出了一种基于扩展滤波的快速学习新颖算法(EF)。与BP相比较, 该法不仅具有学习效率高, 收敛速度快, 所需学习次数少,数值稳定性好等优点, 而且所需调节参数少。由非线性系统建模与辨识的模拟结果表明, EF是一种有效的神经学习新算法。该法用于多元光谱校正与分辨,获得良好结果。
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