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连续函数映射网络样本重组的研究
被引量：
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作者
胡瑞敏
李德仁
+2 位作者
沈未名
吴捷
姚天任
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1996年第9期701-703,共3页
本文研究了连续函数映射网络学习样本的次序对网络收敛性的影响，提出了样本次序重组的规则．数学分析和计算机仿真实验结果均表明，据此规则实现的改进型算法有效地克服了网络实时学习中存在的“记忆遗忘”现象．
关键词
神经网络
预处理
连续函数
映射
样本重组
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职称材料
题名
连续函数映射网络样本重组的研究
被引量：
1
1
作者
胡瑞敏
李德仁
沈未名
吴捷
姚天任
机构
武汉测绘科技大学航测与遥感系
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1996年第9期701-703,共3页
基金
邮电部科研项目基金
武汉地区跨世纪人才培养计划
国家博士后基金
文摘
本文研究了连续函数映射网络学习样本的次序对网络收敛性的影响，提出了样本次序重组的规则．数学分析和计算机仿真实验结果均表明，据此规则实现的改进型算法有效地克服了网络实时学习中存在的“记忆遗忘”现象．
关键词
神经网络
预处理
连续函数
映射
样本重组
Keywords
Neural networks, preprocessing, network's learning, BP 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
被引量
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1
连续函数映射网络样本重组的研究
胡瑞敏
李德仁
沈未名
吴捷
姚天任
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1996
1
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