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基于组合神经网络模型的函数逼近方法
被引量：
2
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作者
王志勇
陈昊鹏
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第7期137-139,共3页
在通用函数逼近定理基础上,介绍了一种将反向传播神经网络和径向基神经网络模型相接合的组合神经网络模型,并将该模型应用于上海证券指数的预测。仿真实验结果表明,该模型很好地减小了预测值和实际值之间的误差,预测效果也优于普通的反...
在通用函数逼近定理基础上,介绍了一种将反向传播神经网络和径向基神经网络模型相接合的组合神经网络模型,并将该模型应用于上海证券指数的预测。仿真实验结果表明,该模型很好地减小了预测值和实际值之间的误差,预测效果也优于普通的反向传播神经网络模型。
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关键词
反向传播神经网络
径向基神经网络
通用函数逼近定理
有监督学习
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职称材料
题名
基于组合神经网络模型的函数逼近方法
被引量：
2
1
作者
王志勇
陈昊鹏
机构
上海交通大学软件学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第7期137-139,共3页
文摘
在通用函数逼近定理基础上,介绍了一种将反向传播神经网络和径向基神经网络模型相接合的组合神经网络模型,并将该模型应用于上海证券指数的预测。仿真实验结果表明,该模型很好地减小了预测值和实际值之间的误差,预测效果也优于普通的反向传播神经网络模型。
关键词
反向传播神经网络
径向基神经网络
通用函数逼近定理
有监督学习
Keywords
Back propagation neural network Radical basis neural network Overall function approximation theorem Supvised learniug
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于组合神经网络模型的函数逼近方法
王志勇
陈昊鹏
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008
2
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