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一种反馈过程神经元网络模型及在动态信号分类中的应用
1
作者
于媛媛
许少华
张强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第12期4481-4483,共3页
针对动态信号模式分类问题,提出了一种反馈过程神经元网络模型和基于该模型的分类方法。这种网络的输入可直接为时变函数,网络的信息传输既有与前馈神经元网络一样的前向流,也有后面各层节点到前层节点的反馈,且可对节点自身反馈输出信...
针对动态信号模式分类问题,提出了一种反馈过程神经元网络模型和基于该模型的分类方法。这种网络的输入可直接为时变函数,网络的信息传输既有与前馈神经元网络一样的前向流,也有后面各层节点到前层节点的反馈,且可对节点自身反馈输出信息,能直接用于动态信号的模式分类。由于反馈过程神经元网络在对输入样本的学习中增加了神经元输出信息的反馈,可提高网络的学习效率和稳定性。给出了具体学习算法,以时变函数样本集的分类问题为例,实验结果验证了模型和算法的有效性。
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关键词
反馈过程神经元网络
动态信号
模式分类
学习算法
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题名
一种反馈过程神经元网络模型及在动态信号分类中的应用
1
作者
于媛媛
许少华
张强
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第12期4481-4483,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60572174)
文摘
针对动态信号模式分类问题,提出了一种反馈过程神经元网络模型和基于该模型的分类方法。这种网络的输入可直接为时变函数,网络的信息传输既有与前馈神经元网络一样的前向流,也有后面各层节点到前层节点的反馈,且可对节点自身反馈输出信息,能直接用于动态信号的模式分类。由于反馈过程神经元网络在对输入样本的学习中增加了神经元输出信息的反馈,可提高网络的学习效率和稳定性。给出了具体学习算法,以时变函数样本集的分类问题为例,实验结果验证了模型和算法的有效性。
关键词
反馈过程神经元网络
动态信号
模式分类
学习算法
Keywords
feedback process neural networks
dynamic signal
pattern classification
learning algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
一种反馈过程神经元网络模型及在动态信号分类中的应用
于媛媛
许少华
张强
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
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