本文提出了一种随机学习速率的BP神经网络算法，旨在解决传统BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小的问题。通过引入随机学习速率机制，该算法在训练过程中动态调整学习率，提高了网络的收敛效率和泛化能力。实验结果表明，该方法在多个测试数据集上均取得了较好的性能提升，为神经网络优化提供了新的思路。
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