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题名集员估计理论在神经网络中的应用
被引量：1
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作者
姜燕
何青
童调生
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2004年第z2期636-640,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60272051)资助
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文摘
本文研究了未知但有界误差下神经网络的学习算法问题,在分析传统学习算法的基础上,提出了一种最优定界椭球学习方法,该方法具有收敛速度快,精度高等优点.通过对NARMA模型参数估计的仿真结果表明此算法的有效性.
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关键词
集员估计理论
最优定界椭球
学习算法
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分类号
TM93-55
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于集员估计理论的神经网络学习算法
被引量：1
- 2
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作者
何青
王贤明
何露
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机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
中船重工集团第七二二研究所
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出处
《中国水运（下半月）》
2009年第12期96-97,共2页
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文摘
针对前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时,收敛速度慢,易陷入局部极值,需调节参数多等缺陷,提出了将最优定界椭球(OBE)算法引入到神经网络的学习中,该算法比BP算法在收敛速度,精度方面都有显著提高,仿真结果证明了此算法的有效性。
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关键词
前馈神经网络
BP算法
集员估计理论
最优定界椭球
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分类号
U
[交通运输工程]
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