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一种新型双权值人工神经元网络的数据拟合研究
被引量：
14
1
作者
曹宇
赵星涛
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第10期1671-1673,共3页
在本文中提出了一种针对新型双权值神经元网络的数据拟合算法 .采用这种新型网络结构和算法 ,可以克服传统的通用前馈网络中BP算法易陷入局部极小的问题 .通过实验比较证明在相同的网络规模下 ,采用这种新型网络结构和算法可以取得比径...
在本文中提出了一种针对新型双权值神经元网络的数据拟合算法 .采用这种新型网络结构和算法 ,可以克服传统的通用前馈网络中BP算法易陷入局部极小的问题 .通过实验比较证明在相同的网络规模下 ,采用这种新型网络结构和算法可以取得比径向基 (RBF)网络更高的拟合精度和更少的迭代次数 .
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关键词
权值
BP算法
局部极小
RBF
数据拟合
神经元网络
通用
网络结构
前馈网络
网络规模
模式识别
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职称材料
题名
一种新型双权值人工神经元网络的数据拟合研究
被引量：
14
1
作者
曹宇
赵星涛
机构
中国科学院半导体研究所神经网络组
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第10期1671-1673,共3页
文摘
在本文中提出了一种针对新型双权值神经元网络的数据拟合算法 .采用这种新型网络结构和算法 ,可以克服传统的通用前馈网络中BP算法易陷入局部极小的问题 .通过实验比较证明在相同的网络规模下 ,采用这种新型网络结构和算法可以取得比径向基 (RBF)网络更高的拟合精度和更少的迭代次数 .
关键词
权值
BP算法
局部极小
RBF
数据拟合
神经元网络
通用
网络结构
前馈网络
网络规模
模式识别
Keywords
Algorithms
Curve fitting
Data processing
Data reduction
Mathematical models
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [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
一种新型双权值人工神经元网络的数据拟合研究
曹宇
赵星涛
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
14
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