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概率神经元网络收敛性的研究
1
作者
吴福朝
张铃
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
1996年第1期20-22,37,共4页
将发散的概率神经元网络分为两类：本质发散的与非本质发散的。对于本质发散的网络不论如何扩充训练样本，所得的新网络均不可能收敛；对于非本质发散的网络总可以适当地扩充训练样本，使得网络收敛。并给出了扩充训练样本集的算法。
关键词
概率神经元网络
发散
神经
网络
收敛性
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职称材料
一种概率过程神经元网络模型及分类算法
被引量：
3
2
作者
许少华
李盼池
何新贵
《智能系统学报》
2009年第4期283-287,共5页
针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型.模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实...
针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型.模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实现基于贝叶斯规则的动态信号分类.分析了概率过程神经元网络分类机制与贝叶斯分类规则的等价性,给出了具体的学习算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.
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关键词
动态信号分类
贝叶斯规则
概率
过程
神经元网络
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职称材料
题名
概率神经元网络收敛性的研究
1
作者
吴福朝
张铃
机构
安徽大学人工智能研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
1996年第1期20-22,37,共4页
文摘
将发散的概率神经元网络分为两类：本质发散的与非本质发散的。对于本质发散的网络不论如何扩充训练样本，所得的新网络均不可能收敛；对于非本质发散的网络总可以适当地扩充训练样本，使得网络收敛。并给出了扩充训练样本集的算法。
关键词
概率神经元网络
发散
神经
网络
收敛性
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
一种概率过程神经元网络模型及分类算法
被引量：
3
2
作者
许少华
李盼池
何新贵
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
北京大学信息科学技术学院
出处
《智能系统学报》
2009年第4期283-287,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60572174)
黑龙江省教育厅科学技术研究资助项目(11521013)
+1 种基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(ZA2006-11)
黑龙江省科技攻关资助项目(GZ07A103)
文摘
针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型.模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实现基于贝叶斯规则的动态信号分类.分析了概率过程神经元网络分类机制与贝叶斯分类规则的等价性,给出了具体的学习算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.
关键词
动态信号分类
贝叶斯规则
概率
过程
神经元网络
Keywords
dynamic signal classification
Bayesian rules
probabilistic process neural networks
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
概率神经元网络收敛性的研究
吴福朝
张铃
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
1996
0
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职称材料
2
一种概率过程神经元网络模型及分类算法
许少华
李盼池
何新贵
《智能系统学报》
2009
3
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