摘要
为解决跨时间数据训练神经网络时的数据选择问题，提出在神经网络的训练模型中引入遗忘系数，从而建立了一种改进的前馈神经网络模型——遗忘神经网络模型。介绍了该模型的基本原理，并给出了其BP算法。
This paper presents forgetting coefficient into artificial neural network to solve a problem of data selection with long time spans and proposes a new artificial neural network model, forgetting artificial neural network.It introduces the basic principle and the BP algorithm of forgetting artificial neural network.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第20期135-136,184,共3页
Computer Engineering
基金
国家"863"计划资助项目(2001AA136010)
家自然科学基金资助项目(70171013)
关键词
数据仓库
前馈神经网络
遗忘系数
遗忘神经网络
BP算法
模型
Data warehouse
Feedforward neural network
Forgetting coefficient
Forgetting artificial neural network
BP algorithm
