作者：张小秋 田雨波 徐荣青熵误差函数算法波导匹配负载
摘要：BP算法现在已成为目前最广泛的神经网络学习算法之一，但存在收敛速度较慢和学习不稳定的问题。为了加快收敛，用熵作为误差函数来对BP算法进行改进，在训练过程中加入动量项，并且对样本作归一化处理。通过对函数逼近和异或问题实例的仿真，与通常改进的BP算法所得的结果进行比较，仿真结果表明熵作为误差函数的改进BP算法比通常改进的BP算法有更好的收敛性和稳定性。最后，通过改进的BP神经网络实现对矩形波导匹配负载的结构设计，结果表明网络能很好地达到工程的要求。
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