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Optimal Structure and Parameters of BP Neural Network for Curve Fitting Problem

机译：曲线拟合问题的BP神经网络的最佳结构与参数

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BP neural network is wildly used because of its strong nonlinear processing ability, self-learning capability, fault tolerance capability. Therefore, the structure and parameters of artificial neural network determine the performance of neural networks. The performance of a BP neural network is not only affected by the network structure, but also affected by its parameters. In this article we will discuss the learning rate and momentum parameters matching relationship and its impact on network performance. The experimental results show that for the curve fitting problem there will be an optimal structure and parameters for the BP neural network.
机译：由于其强大的非线性处理能力，自学习能力，容错能力，BP神经网络是疯狂使用的。因此，人工神经网络的结构和参数决定了神经网络的性能。 BP神经网络的性能不仅受网络结构的影响，而且影响其参数的影响。在本文中，我们将讨论匹配关系的学习率和动量参数及其对网络性能的影响。实验结果表明，对于曲线拟合问题，BP神经网络将有最佳的结构和参数。

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