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多重最小成分的神经网络算法及其在曲线拟合中的应用 被引量：2
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作者 董天信 姜玉英 徐宗本 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期205-207,共3页
讨论了空间曲线的拟合问题与多重最小成分抽取问题的等价性,提出了多重最小成分抽取的无导师、自适应神经网络学习算法,该算法为Oja算法的一种改进,没有任何附加条件.数学分析的结果表明,该算法是一种高效、可靠的多重最小成分的抽取方... 讨论了空间曲线的拟合问题与多重最小成分抽取问题的等价性,提出了多重最小成分抽取的无导师、自适应神经网络学习算法,该算法为Oja算法的一种改进,没有任何附加条件.数学分析的结果表明,该算法是一种高效、可靠的多重最小成分的抽取方法,特别可用于空间曲线的拟合. 展开更多
关键词 神经网络 最小成分分析 空间曲线拟合 自适应学习算法 最小成分抽取 Oja算法
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