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构造性分片线性神经网络逼近
被引量：
1
1
作者
王勇莉
李颖
+1 位作者
黄晓霖
王书宁
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期319-323,共5页
针对非线性系统建模中用标准连续分片线性神经网络(SCPLNN)模型拟合二维平面上离散点的问题,依据逼近误差最小化的原则,提出了一种优化的三角形剖分算法进行区域划分。采用特征点代替采样点进行剖分,并给出了基于这种区域划分的SCPLNN...
针对非线性系统建模中用标准连续分片线性神经网络(SCPLNN)模型拟合二维平面上离散点的问题,依据逼近误差最小化的原则,提出了一种优化的三角形剖分算法进行区域划分。采用特征点代替采样点进行剖分,并给出了基于这种区域划分的SCPLNN模型逼近算法。将此逼近算法与基于Delaunay剖分SCPLNN模型逼近算法、典范分片线性表示的链接超平面逼近算法进行比较。实验结果表明,基于最优三角形剖分SCPLNN模型逼近算法可以有效和快速提高拟合精确度。
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关键词
神经网络
分片线性神经网络
三角形剖分
逼近算法
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职称材料
题名
构造性分片线性神经网络逼近
被引量：
1
1
作者
王勇莉
李颖
黄晓霖
王书宁
机构
清华大学自动化系
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期319-323,共5页
基金
国家自然科学基金(60674025)
973计划(2003CB312200)
文摘
针对非线性系统建模中用标准连续分片线性神经网络(SCPLNN)模型拟合二维平面上离散点的问题,依据逼近误差最小化的原则,提出了一种优化的三角形剖分算法进行区域划分。采用特征点代替采样点进行剖分,并给出了基于这种区域划分的SCPLNN模型逼近算法。将此逼近算法与基于Delaunay剖分SCPLNN模型逼近算法、典范分片线性表示的链接超平面逼近算法进行比较。实验结果表明,基于最优三角形剖分SCPLNN模型逼近算法可以有效和快速提高拟合精确度。
关键词
神经网络
分片线性神经网络
三角形剖分
逼近算法
Keywords
neural networks
piecewise-linear neural network
triangulation
approximation algorithms
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
构造性分片线性神经网络逼近
王勇莉
李颖
黄晓霖
王书宁
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
1
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