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前馈型神经网络在SARS疫情分析中的应用
被引量：
1
SARA Epidemic Situation study using feedforward neural network
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摘要
前馈神经网络在非线性系统的建模及控制中有着广阔的应用前景,其中用差商近似代替导数的Powell法是一种高效、快速的学习方法本文采用三层前馈神经网络结构对SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型.并利用Powell学习方法,针对北京、山西的疫情进行了计算仿真.结果表明,该网络模型算法收敛速度较快,预测精度很高.
作者
白艳萍
胡红萍
冀鹏
机构地区
华北工学院应用数学系
出处
《测试技术学报》
2004年第z5期135-138,共4页
Journal of Test and Measurement Technology
关键词
前馈神经网络
学习算法
非线性最小二乘法
SARS疫情
分类号
TB9-55 [机械工程—测试计量技术及仪器]
引文网络
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