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多聚合过程神经元网络及其学习算法研究
被引量：
9
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作者
许少华
何新贵
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期48-56,共9页
针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题,提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型.多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应...
针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题,提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型.多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应的累积,可同时反映多个多元过程输入信号在多维空间上的共同作用影响以及过程效应的累积结果.多聚合过程神经元网络是由多聚合过程神经元和其它类型的神经元按照一定的结构关系组成的网络模型,按照输出是否为多元过程函数建立了前馈多聚合过程神经元网络的一般模型和输入输出均为过程函数的多聚合过程神经元网络模型,具有对多元过程信号输入输出关系的直接映射和建模能力.文中给出了一种基于多元函数基展开的梯度下降与数值计算相结合的学习算法,仿真实验结果表明了模型和算法对多元过程信号分类和多维动态过程模拟问题的适应性.
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关键词
多聚合过程神经元
多聚合过程神经元
网络
模型
学习算法
仿真实验
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职称材料
基于多聚合过程神经元网络的宁东大气污染物浓度预测研究
被引量：
2
2
作者
常瑞芬
李风军
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第5期98-102,共5页
已有的基于人工神经网络对大气环境质量预测的研究大多只考虑空间特性,因此,无法准确刻画大气环境中污染物浓度随时间的动态变化规律,更不能实现影响污染物浓度诸因子在时间维上的有效预测。鉴于此,主要在时间、空间上对多聚合过程神经...
已有的基于人工神经网络对大气环境质量预测的研究大多只考虑空间特性,因此,无法准确刻画大气环境中污染物浓度随时间的动态变化规律,更不能实现影响污染物浓度诸因子在时间维上的有效预测。鉴于此,主要在时间、空间上对多聚合过程神经元网络模型进行多次训练与学习,并将训练好的模型对宁东能源化工基地大气环境中污染物SO2的浓度进行预测。仿真实验表明:多聚合过程神经元网络对于大气环境中SO2浓度具有较好的预测能力。
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关键词
多聚合过程神经元
网络
大气环境质量
SO2浓度
梯度下降算法
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职称材料
题名
多聚合过程神经元网络及其学习算法研究
被引量：
9
1
作者
许少华
何新贵
机构
北京大学信息科学技术学院视觉听觉智能信息处理国家实验室
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期48-56,共9页
基金
国家自然科学基金(60373102
60473051)
教育部博士点基金(20030001701)资助.
文摘
针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题,提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型.多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应的累积,可同时反映多个多元过程输入信号在多维空间上的共同作用影响以及过程效应的累积结果.多聚合过程神经元网络是由多聚合过程神经元和其它类型的神经元按照一定的结构关系组成的网络模型,按照输出是否为多元过程函数建立了前馈多聚合过程神经元网络的一般模型和输入输出均为过程函数的多聚合过程神经元网络模型,具有对多元过程信号输入输出关系的直接映射和建模能力.文中给出了一种基于多元函数基展开的梯度下降与数值计算相结合的学习算法,仿真实验结果表明了模型和算法对多元过程信号分类和多维动态过程模拟问题的适应性.
关键词
多聚合过程神经元
多聚合过程神经元
网络
模型
学习算法
仿真实验
Keywords
multi-aggregation process neuron
multi-aggregation process neural networks
model
learning algorithm
simulation experiment
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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职称材料
题名
基于多聚合过程神经元网络的宁东大气污染物浓度预测研究
被引量：
2
2
作者
常瑞芬
李风军
机构
宁夏大学数学与计算机学院
出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第5期98-102,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61063020)
文摘
已有的基于人工神经网络对大气环境质量预测的研究大多只考虑空间特性,因此,无法准确刻画大气环境中污染物浓度随时间的动态变化规律,更不能实现影响污染物浓度诸因子在时间维上的有效预测。鉴于此,主要在时间、空间上对多聚合过程神经元网络模型进行多次训练与学习,并将训练好的模型对宁东能源化工基地大气环境中污染物SO2的浓度进行预测。仿真实验表明:多聚合过程神经元网络对于大气环境中SO2浓度具有较好的预测能力。
关键词
多聚合过程神经元
网络
大气环境质量
SO2浓度
梯度下降算法
Keywords
multiple polymerization process neural network
atmospheric environment SO2 concentration
gradient descent algorithm
分类号
TU993.2 [建筑科学—市政工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多聚合过程神经元网络及其学习算法研究
许少华
何新贵
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
9
在线阅读
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职称材料
2
基于多聚合过程神经元网络的宁东大气污染物浓度预测研究
常瑞芬
李风军
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2012
2
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职称材料
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