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一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法 被引量:3
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作者 苏志雄 郭嗣琮 高知新 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2003年第1期131-134,共4页
前馈网络具有很强的信息处理能力,但是实际应用中的样本量有限,训练出来的网络效果不太理想。本文提出一种自适应前馈网络算法,通过调节参数a向量,使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑。若训练出来的网络满足先决条件,就认为网络规... 前馈网络具有很强的信息处理能力,但是实际应用中的样本量有限,训练出来的网络效果不太理想。本文提出一种自适应前馈网络算法,通过调节参数a向量,使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑。若训练出来的网络满足先决条件,就认为网络规模是合适的。此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点,从而避免了维数灾难,并给出一种调整剩余权重的算法,避免重新训练。文中讨论了网络结构的重要性,并用该方法进行仿真实验,结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。 展开更多
关键词 因素贡献率 自适应前馈网络算法 推广能力 网络结构 样本量 神经网络
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非线性时间序列的重构及预测 被引量:3
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作者 高知新 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2004年第1期138-140,共3页
采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测,对网络结构设计进行详细的探讨,并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测,与传统预测方法(TAR)比较,结果证明此种方法具有较好的效果,网络的结构得到了简化,不仅满足了误差目标的... 采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测,对网络结构设计进行详细的探讨,并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测,与传统预测方法(TAR)比较,结果证明此种方法具有较好的效果,网络的结构得到了简化,不仅满足了误差目标的要求,而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。 展开更多
关键词 非线性时间序列 预测 自适应前馈网络算法 门限自回归模型 人工神经网络
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