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反馈集成网络的学习算法与分析
反馈集成网络的学习算法与分析
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
反馈
集成
人工神经网络
监督学习
摘要:
在多个单分类器的基础上进行集成,能有效提高系统的识别能力.它已成为模式识别的重要方法.控制系统告诉我们,反馈的引入能大大提高系统的性能.因此,该文提出反馈集成网络模型.由于所提模型是复杂的动力学系统,我们简要介绍了有关的数字结论,然后详细给出它的监督学习算法.实验表明,我们的模型比普通前向型人工神经网络更为优越.
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文献信息
篇名
反馈集成网络的学习算法与分析
来源期刊
模式识别与人工智能
学科
工学
关键词
反馈
集成
人工神经网络
监督学习
年,卷(期)
1998,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
245-252
页数
8页
分类号
TP181
字数
语种
中文
DOI
五维指标
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引文网络
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1998(0)
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研究主题发展历程
节点文献
反馈
集成
人工神经网络
监督学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
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