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加工过程的复合递归神经网络建模
1
作者
赖兴余
鄢春艳
+1 位作者
叶邦彦
李伟光
《机械设计与制造》
北大核心
2008年第2期105-107,共3页
针对BP神经网络的缺陷,在对角递归网络结构的基础上,提出了一种复合递归神经网络。BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用了均方误差准则,为克服BP算法的不足,采用了一种广义熵方误差准则。把基于广义熵方误差准则的...
针对BP神经网络的缺陷,在对角递归网络结构的基础上,提出了一种复合递归神经网络。BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用了均方误差准则,为克服BP算法的不足,采用了一种广义熵方误差准则。把基于广义熵方误差准则的复合递归神经网络应用于加工过程的建模。仿真试验结果表明,复合递归神经网络建模具有比BP神经网络更快的收敛!速度和更好的逼近效果。
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关键词
加工过程
复合递归神经网络
建模
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职称材料
题名
加工过程的复合递归神经网络建模
1
作者
赖兴余
鄢春艳
叶邦彦
李伟光
机构
广东省科技干部学院机电工程系
华南理工大学机械工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2008年第2期105-107,共3页
基金
广东省自然科学基金资助项目(06025546)
珠海市科技计划项目(PC20061040)
文摘
针对BP神经网络的缺陷,在对角递归网络结构的基础上,提出了一种复合递归神经网络。BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用了均方误差准则,为克服BP算法的不足,采用了一种广义熵方误差准则。把基于广义熵方误差准则的复合递归神经网络应用于加工过程的建模。仿真试验结果表明,复合递归神经网络建模具有比BP神经网络更快的收敛!速度和更好的逼近效果。
关键词
加工过程
复合递归神经网络
建模
Keywords
Machining process
Hybrid recurrent neural network
Modeling
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加工过程的复合递归神经网络建模
赖兴余
鄢春艳
叶邦彦
李伟光
《机械设计与制造》
北大核心
2008
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