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多输出神经元模型的多层前向神经网络及其应用 被引量:2
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作者 汪秉文 沈艳军 何统洲 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期611-613,共3页
研究了一种新的多输出神经元模型.首先,给出这类模型的一般形式,并将该模型应用于多层前向神经网络;其次,给出了其学习算法,即递推最小二乘算法,最后通过几个模拟实验表明,采用多输出神经元模型的多层前向神经网络,具有结构简单,泛化能... 研究了一种新的多输出神经元模型.首先,给出这类模型的一般形式,并将该模型应用于多层前向神经网络;其次,给出了其学习算法,即递推最小二乘算法,最后通过几个模拟实验表明,采用多输出神经元模型的多层前向神经网络,具有结构简单,泛化能力强,收敛速度快,收敛精度高等特点,其性能远远优于激活函数可调模型的多层前向神经网络. 展开更多
关键词 神经网络 神经元模型 递推最小二乘算法 多输出神经元模型
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