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基于层连优化的新型小世界神经网络
被引量：
4
1
作者
王爽心
杨成慧
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期77-82,共6页
对多层前向小世界神经网络的网络参数、权值修正策略以及网络结构进行改进,提出一种基于层连优化的小世界神经网络的改进算法.通过对比现有各种不同形式的小世界神经网络,验证了上述改进的必要性.仿真结果表明,改进模型比现有小世界神...
对多层前向小世界神经网络的网络参数、权值修正策略以及网络结构进行改进,提出一种基于层连优化的小世界神经网络的改进算法.通过对比现有各种不同形式的小世界神经网络,验证了上述改进的必要性.仿真结果表明,改进模型比现有小世界神经网络收敛速度更快,逼近精度更高,模型稳定性更强.
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关键词
小世界网络
多
层
前向神经网络
层
连
优化
BP算法
函数逼近
原文传递
题名
基于层连优化的新型小世界神经网络
被引量：
4
1
作者
王爽心
杨成慧
机构
北京交通大学机械与电子控制工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期77-82,共6页
基金
国家自然科学基金项目(50776005)
文摘
对多层前向小世界神经网络的网络参数、权值修正策略以及网络结构进行改进,提出一种基于层连优化的小世界神经网络的改进算法.通过对比现有各种不同形式的小世界神经网络,验证了上述改进的必要性.仿真结果表明,改进模型比现有小世界神经网络收敛速度更快,逼近精度更高,模型稳定性更强.
关键词
小世界网络
多
层
前向神经网络
层
连
优化
BP算法
函数逼近
Keywords
small-world network
multilayer feed-forward neural network
topology optimization
BP algorithm
function approximation
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层连优化的新型小世界神经网络
王爽心
杨成慧
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2014
4
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