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近似符号计算的神经网络模型方法的研究──多项式因式分解的神经网络机理 被引量:2

Approximate symbol computation of neural networks models of method study──factorization of ploynomials of mechanism neural networks
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摘要 定义了代数神经元与代数神经网络,将符号计算融入代数神经网络,讨论多项式园式分解机理。设计出一类一元,多元多项式团式分解的神经网络模型。以整数城Z,复数域C上多项式为例,指出其网络模型的可行性。 The concepts of Algebra neurons and Algebra neural nfororks arefirstly proposed. We should symbol computation mix together algebraneurals networks and the factoirization ploynomials mechanism of algebraneural netwoks is discassed, and a kind of three lays forward algebraneural networks with single input and single oW and four lays forwardalgebra neural netwowks model of one or multivariate polynomials isdisigned, according to integer fields and complex fields of polynomialsand given factorization is practricable.
作者 周永权
出处 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 1999年第5期60-64,共5页 Computer Engineering and Design
关键词 神经网络 多项式 因式分解 近似符号计算 neural networks algebra neural netwoks polynomials networks factorization approximate symbol computaion
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