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1、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNNM（1，1）是灰色系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種耦合模型，二者的有機(jī)結(jié)合可以提高建模效率、改善模型的精度并能提高系統(tǒng)的并行計(jì)算能力.由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論可知，在網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)中增加懲罰項(xiàng)，可控制網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的大小并改善網(wǎng)絡(luò)的推廣能力；而在權(quán)值修改公式中加入動(dòng)量項(xiàng)，可以減少震蕩、加速收斂.本文將懲罰項(xiàng)和動(dòng)量項(xiàng)這兩種方法整合在一起，對(duì)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNNM（1，1）的學(xué)習(xí)算法做了改進(jìn).通過理論推導(dǎo)證明了改進(jìn)后GNNM（1，1）批處理梯度算法
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