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摘要:
生化系统由于其高度的非线性,往往难以得到一个精确的数学模型.虽然许多学者为此做了很多工作,提出了各种模型,但这些模型的精确度和适应性还有待提高.而单纯用神经网络建立的模型由于其各种局限性,精确度也很难得到保证.将神经网络和先验模型结合而构成混合模型可以提高整个模型的精确度和泛化能力.本研究将动态递归神经网络和废水生化处理系统的先验模型结合,说明了结合先验模型的神经网络模型的优越性.
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文献信息
篇名 结合先验知识的神经网络在生化系统建模中的应用
来源期刊 无锡轻工大学学报 学科 工学
关键词 废水生化处理 先验知识 递归网络 神经网络
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 55-57,61
页数 4页 分类号 TP183
字数 2315字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1673-1689.2001.01.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴铁军 102 2261 22.0 44.0
2 阮泉 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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先验知识
递归网络
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
食品与生物技术学报
月刊
1673-1689
32-1751/TS
大16开
江苏省无锡市惠河路170号江南大学青山湾校区51号
28-79
1982
chi
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