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基本萤火虫算法存在容易陷入局部最优及收敛速度低的问题，提出了一种改进进化机制的萤火虫算法（IEMFA）。在群体进化过程中赋予萤火虫改进的位置移动策略，并利用改进后的萤火虫算法来优化传统BP神经网络的网

深度神经网络中过多的参数使得自身成为高度计算密集型和内存密集型的模型，这使得深度神经网络的应用不能轻易地移植到嵌入或移动设备上以解决特殊环境下的实际需求。为了解决该问题，提出了基于网络删减、参数共享两

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BP神经网络算法在传输网络系统QOS中的应用研究，仅供参考

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改进的人工神经网络在电力负荷预测系统中应用的研究，李耀池，，本文针对神经网络收敛速度慢的缺点，改进了BP算法，提高了网络学习效率。接着用改进后的遗传算法结合改进后的BP算法来改善神经网��

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神经网络在股票价格预测中的研究应用，对神经网络进行了详细的描述，在此基础上又进行了应用