期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
Elman神经网络的板形模式识别方法 被引量:2
1
作者 张秀玲 李少清 田力勇 《智能系统学报》 2010年第5期449-453,共5页
针对静态网络设计和识别时间模式的能力弱、泛化能力差、学习速度慢等缺点,建立了一个基于E lm an神经网络的板形模式识别系统.该系统由于考虑到了神经网络的过学习或过拟合问题,且通过经验公式和对比实验来确定神经网络的隐层节点数,... 针对静态网络设计和识别时间模式的能力弱、泛化能力差、学习速度慢等缺点,建立了一个基于E lm an神经网络的板形模式识别系统.该系统由于考虑到了神经网络的过学习或过拟合问题,且通过经验公式和对比实验来确定神经网络的隐层节点数,具有简单、有效的优点.系统通过对6种基本板形模式及其组合模式的学习,具有了一定的泛化能力.经仿真验证,实际输出的误差均小于0.1,识别效果良好,可以证明基于E lm an动态网络的系统,其板形识别能力要强于BP网络构成的系统. 展开更多
关键词 板形模式识别 ehnan神经网络 动态网络
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部