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一种基于数值积分的过程神经元网络训练算法
被引量:
6
1
作者
许少华
王颖
+1 位作者
王皓
何新贵
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第11期203-205,共3页
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整。设计了基于梯形积分、辛普森积分...
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整。设计了基于梯形积分、辛普森积分、柯特斯积分等3种过程神经元网络数值积分训练方法,以太阳黑子数据预测为例进行仿真实验,结果表明,基于数值积分的过程神经元网络训练算法是有效的,其中辛普森积分算法的性能最优。
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关键词
过程神经元网络
学习算法
数值积分
时域聚合运算
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题名
一种基于数值积分的过程神经元网络训练算法
被引量:
6
1
作者
许少华
王颖
王皓
何新贵
机构
大庆石油学院计算机与信息技术学院
北京大学信息科学技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第11期203-205,共3页
基金
国家自然科学基金项目(60572174)
黑龙江省科技攻关项目(GZ07A103)资助
文摘
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法。直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整。设计了基于梯形积分、辛普森积分、柯特斯积分等3种过程神经元网络数值积分训练方法,以太阳黑子数据预测为例进行仿真实验,结果表明,基于数值积分的过程神经元网络训练算法是有效的,其中辛普森积分算法的性能最优。
关键词
过程神经元网络
学习算法
数值积分
时域聚合运算
Keywords
Process neural networks
Learning algorithm
Numerical integration
Time-domain aggregation operation
分类号
TP18 [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
操作
1
一种基于数值积分的过程神经元网络训练算法
许少华
王颖
王皓
何新贵
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010
6
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参考文献
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