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基于连续时间系统仿真的神经网络学习算法
被引量：
2
1
作者
蔡远利
林志民
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第20期6387-6390,共4页
从连续时间动力学的角度,研究了多层前馈神经网络的学习问题。基于李雅普诺夫稳定性分析方法,建立了一种神经网络权重参数连续调整的学习算法,并基于连续时间系统仿真的思想,给出了一种算法实现的自适应策略。算法实现中,通过估计截断...
从连续时间动力学的角度,研究了多层前馈神经网络的学习问题。基于李雅普诺夫稳定性分析方法,建立了一种神经网络权重参数连续调整的学习算法,并基于连续时间系统仿真的思想,给出了一种算法实现的自适应策略。算法实现中,通过估计截断误差估计自动调整步长,几乎不需要人工确定任何参数,而且可以保证算法的稳定性及计算精度。最后,给出了两个典型的应用算例。
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关键词
连续时间系统
前馈神经网络
自适应学习算法
误差动力学
数字仿真
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题名
基于连续时间系统仿真的神经网络学习算法
被引量：
2
1
作者
蔡远利
林志民
机构
西安交通
大学
电子与信息工程
学院
台湾元智大学电机通讯学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第20期6387-6390,共4页
基金
国家自然科学基金(60602025)
文摘
从连续时间动力学的角度,研究了多层前馈神经网络的学习问题。基于李雅普诺夫稳定性分析方法,建立了一种神经网络权重参数连续调整的学习算法,并基于连续时间系统仿真的思想,给出了一种算法实现的自适应策略。算法实现中,通过估计截断误差估计自动调整步长,几乎不需要人工确定任何参数,而且可以保证算法的稳定性及计算精度。最后,给出了两个典型的应用算例。
关键词
连续时间系统
前馈神经网络
自适应学习算法
误差动力学
数字仿真
Keywords
continuous-time system
feedforward neural networks
adaptive updating laws
error dynamics
digital simulation
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于连续时间系统仿真的神经网络学习算法
蔡远利
林志民
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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