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函数增强型神经网络应用于钢的冷弯性能研究
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作者 杨兴华 林腾 +2 位作者 印春生 潘忠孝 张懋森 《怀化师专学报》 1999年第2期36-40,共5页
函数增强型神经网络（FunctionalEnhancedNet，简称FEN）是一种无隐含层的新型网络，作者应用其三阶联合激励增强特性对钢的冷弯性能进行判别研究，识别准确率近100％．对预测集的每一个输入信号添加噪音干扰，发现依然能准确判别．网... 函数增强型神经网络（FunctionalEnhancedNet，简称FEN）是一种无隐含层的新型网络，作者应用其三阶联合激励增强特性对钢的冷弯性能进行判别研究，识别准确率近100％．对预测集的每一个输入信号添加噪音干扰，发现依然能准确判别．网络误差下降随着添加噪音的增大而逐渐变慢，可见该网络的容错能力令人满意． 展开更多
关键词 函数增强型神经网络 钢 冷弯性能 联台激励增强 容错能力 网络误差 化学计量学方法
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