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神经网络计算与VCR智能融合技术
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作者 叶球孙 《湖南科技学院学报》 2010年第4期97-100,114,共5页
学习算法极易陷入局部极小值,很难获得全局极小值,并且其收敛速度极慢,这一直是实现BP网络快速算法的技术瓶颈。变进数(VCN)是基于传统数论中用恒进规则(FCR)制基础上创新拓展起来的更广义概念上的数,其变进规则(VCR)制的计数特性能给... 学习算法极易陷入局部极小值,很难获得全局极小值,并且其收敛速度极慢,这一直是实现BP网络快速算法的技术瓶颈。变进数(VCN)是基于传统数论中用恒进规则(FCR)制基础上创新拓展起来的更广义概念上的数,其变进规则(VCR)制的计数特性能给传统数值计算技术带来更多创新和更好应用的拓展空间。文章提出VCR智能计算用于3层BP网络快速算法和全局最优算法的融合技术,可以减少数字扰动误差,并较好地规避学习算法陷入局部极小值、找回全局极小值和降低搜索算法时间复杂性。 展开更多
关键词 BP网络 误差度量函数e(ω) 恒进制(FCR) 变进制(VCR) 即位数字模(FM) 智模数(IFN)
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