高阶对称循环神经网络的非线性辨识

• 作者: 刘建成 蔡湛宇
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 神经元 辨识 传播算法 均方误差
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 页码范围: 58-60
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.1
• 字数: 1147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2000.02.014

摘要

提出一种称为高阶对称循环神经网络(HDRNN),它的结构是对称循环神经网络模型的改变,在自循环神经元与正常输入之间形成由自循环神经元和附加辅助乘法组成的隐含层,由此得出一般动态反向传播算法,算法表明HDRNN不仅能给出更准确辨识结果,而且以更短训练时间来获得理想精确值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡湛宇	广州珠江医院计算机室	5	307	4.0	5.0
2	刘建成	广州珠江医院计算机室	2	9	1.0	2.0