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寻找合适的训练方法，结果发现随着样本数的增加，单独采用B P法 或自适应学习率B P法训练结果并不理想，而兼有自适应学习率和动量项的B P算法的训练效果很好，所以采用这种训练函数来训练神经网络。为了使产生的网络对输入向量有一定的容错能力，最好的办法是既使用理想的信号又使用带有噪声的信号对网络进行训练。因此本实验中，第1次只使用15组理想信号对网络进行训练；而第2次先使用1 5组 带有噪声的信号再使用1 5组理想信号对同一网络进行训练。其中采用了1 0种递增的噪声信号，这是通过对理想信号字母表加入平均值为0 标准差从0 .05到 0 .5变化的噪声来得到的。网络训练的误差变化情况如图3所示。
