1、介绍前向神经网络的累积误差算法。

2、R BF神经网络作为多层前向神经网络的一种，同样有着广泛的应用。

3、多层前向神经网络网络是研究最为成熟、应用最为广泛的人工神经网络。

4、针对前向神经网络泛化问题，从函数论的角度分析了影响前向神经网络泛化*能的因素。

5、本文基于神经网络理论给出了一种二层前向神经网络递推匹配算法。

6、样条神经网络是一个三层前向神经网络，可广泛用于非线*系统的建模、控制和模式识别等领域。

7、提出一种关于多层前向神经网络结构的混沌优化设计方法。

8、角分类前向神经网络CC4可以快速对文本数据进行分类处理。

9、在一阶马尔可夫假设下，利用多层前向神经网络进行迭代逼近求解。

10、本文提出一种基于前向神经网络的逐次逼近式非线*A／D转换器。

11、每个多层前向神经网络包含两个隐含层，以大米图像的形状特征和颜*特征作为网络输入。

12、本文探讨了只用单个隐含层的前向神经网络对未知非线*动态系统的识别。

13、针对一个375 MW热电厂的锅炉—汽轮机系统*模型，采用多层前向神经网络进行离线建模；

14、算法是训练多层前向神经网络的算法中最常用、在实际应用中效果最好的一种。

15、提出了一种适于雷达在线预测的新的前向神经网络训练的优化步长初值选择方法及调整方法。

16、本文利用前向神经网络的交叉覆盖算法，通过对文本进行分词的预处理后，实现文本的自动分类。

17、介绍了系统构成原理和用于废水紫外光谱图识别的多层前向神经网络的设计， 分析了含有不同隐节点数的前馈网络的精度；

18、针对前向神经网络BP算法由于初始权值选择不当而陷入局部极小点这一缺陷，提出新的全局优化训练算法。

19、提出了基于硬限幅功能函数的前向神经网络的分类学习算法，并将其应用于可分凸集或不交*的分类。

20、梯度下降算法是训练多层前向神经网络的一种有效方法，该算法可以以增量或者批量两种学习方式实现。