两种典型神经网络容错方法的比较

• 作者: 胡东成 许荔秦
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 容错 冗余
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 700-707
• 页数: 8页
• 分类号: TP202.1
• 字数: 5623字
• 语种: 中文

摘要

Behnam提出的SC算法和文中提出的rehidden算法是两种典型的前向神经网络容错算法,前者改进BP算法进行学习,后者对已学习的网络进行隐层节点冗余.这两种算法各有优缺点.文中对这两种算法进行了仿真实验分析,最终得到了每种算法适用的网络规模和硬件条件,在不同环境下应采用不同的方法才能得到可行的容错网络.最后还对SC算法的一些改进进行了讨论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡东成	清华大学自动化系	71	1300	18.0	34.0
2	许荔秦	清华大学自动化系	6	12	3.0	3.0