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用阶梯样本提取受训MLP或SVM的输入输出关系
1
作者
刘挺
丁香乾
+1 位作者
冯天瑾
杨宁
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期356-359,共4页
神经网络具有强大的函数拟合能力，但是，训练的结果是‘黑盒子’．采用构造阶梯样本、计算陡峭指数的方法，将受训多层感知器或支撑向量机的输入输出变量关系以直观的形式（阶梯图）反映出来．与传统方法比较，这种新的相关性分析方法...
神经网络具有强大的函数拟合能力，但是，训练的结果是‘黑盒子’．采用构造阶梯样本、计算陡峭指数的方法，将受训多层感知器或支撑向量机的输入输出变量关系以直观的形式（阶梯图）反映出来．与传统方法比较，这种新的相关性分析方法能更充分地揭示样本中输入与输出变量间的非线性关系．在烟草行业单料烟模拟感觉质量评估的应用中，仿真试验验证了该方法的有效性与实用性．
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关键词
相关性
BP网络
样本阶梯法
非线性相关
陡峭指数
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职称材料
题名
用阶梯样本提取受训MLP或SVM的输入输出关系
1
作者
刘挺
丁香乾
冯天瑾
杨宁
机构
中国海洋大学电子工程系
中国海洋大学信息工程中心
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第B07期356-359,共4页
文摘
神经网络具有强大的函数拟合能力，但是，训练的结果是‘黑盒子’．采用构造阶梯样本、计算陡峭指数的方法，将受训多层感知器或支撑向量机的输入输出变量关系以直观的形式（阶梯图）反映出来．与传统方法比较，这种新的相关性分析方法能更充分地揭示样本中输入与输出变量间的非线性关系．在烟草行业单料烟模拟感觉质量评估的应用中，仿真试验验证了该方法的有效性与实用性．
关键词
相关性
BP网络
样本阶梯法
非线性相关
陡峭指数
Keywords
correlation
BP neural network
ladder-samples
nonlinear correlation
cragged-index
分类号
P18 [天文地球—天文学]
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作者
出处
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1
用阶梯样本提取受训MLP或SVM的输入输出关系
刘挺
丁香乾
冯天瑾
杨宁
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
0
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