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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
1
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.
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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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职称材料
题名
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
1
作者
汪秉文
沈艳军
何统洲
机构
华中科技大学控制
科学
与工程
系
陨阳师范高等专科学校计算机系湖北陨阳
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期611-613,共3页
文摘
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.
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
Keywords
neural networks
neural model
recurrent least square(RLS)
multi_output neural model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
多输出神经元模型的多层前向神经网络及其应用
汪秉文
沈艳军
何统洲
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
2
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