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摘要:
BP网络在工程实际中有着广泛而重要的应用价值,但它却也难以避免学习时间长、训练精度不高等一系列问题.文章提出的一种隐节点数动态增长的网络模型"Dynamic Middle Layer Backpropagation Network”,简称DMLBPN,增加了网络的灵活性、缩短了网络的训练时间并提高了训练结果的精度.把它应用于无限制脱机手写数字识别中,取得了显著的成效.
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文献信息
篇名 隐节点数可变的BP网络研究与应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 神经网络 BP网络 学习算法
年,卷(期) 2001,(17) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 99-101
页数 3页 分类号 TP39
字数 1674字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2001.17.034
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 张友邦 国防科技大学宇航科学与工程系 2 13 1.0 2.0
2 封宇行 国防科技大学宇航科学与工程系 1 12 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
BP网络
学习算法
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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