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针对BP算法收敛速度慢、存在易于陷入局部极小值等缺点，因此不能有效地搜索到全局极小点。利用联合优化方法改进标准BP算法。即通过黄金分割法动态调整学习系数；对S函数引入状态系数并进行分段；误差函数采用绝对和相对逼近精度相结合的方法。实验表明在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。