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针对大数据中的乱序数据缺少关联规则的问题，提出了一种动态调整的改进型BP 算法，运用了动态自适应结构调整机制，根据环境要求自适应调整网络训练结构，自动删除无效训练神经元，优化迭代训练过程；并在网络学习过程中动态调整网络参数中的三因子，即动量因子、权学习指数、阈学习指数，来达到加快学习响应速度、增强网络稳定性的目的. 仿真结果表明，通过动态自适应调整结构、动态调整三因子的改进型算法，能够获得更多的收敛次数，并能有效地提高收敛率，进而提高整体网络性能. 相似文献
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