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多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用
多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用
作者:
侯祥林
张春晖
徐心和
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
最优化方法
共轭梯度法
多层神经网络
权值和阈值
网络合理结构
模式识别
摘要:
将神经网络总体平均误差作为目标函数,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变量,通过设计变量合理排序与分配,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭梯度最优化算法.与BP算法和梯度优化算法相比,既能实现每步迭代在搜索方向上获得最优步长保证目标函数递减,又能克服在目标点附近的振荡现象.编制出神经网络权值和阈值计算的通用程序,给出神经网络合理结构选择的基本原理.通过足球机器人位置分析算例的神经网络分析和模式识别,表明所提出算法的有效性和实际应用价值.
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深度学习
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无监督特征提取
模式识别
基于改进共轭梯度理论神经网络优化算法研究
神经网络
优化算法
共轭梯度
输出权值
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
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文献信息
篇名
多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用
来源期刊
东北大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
最优化方法
共轭梯度法
多层神经网络
权值和阈值
网络合理结构
模式识别
年,卷(期)
2002,(1)
所属期刊栏目
信息与控制
研究方向
页码范围
20-23
页数
4页
分类号
TP18
字数
3139字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1005-3026.2002.01.006
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
徐心和
东北大学信息科学与工程学院
295
7536
42.0
73.0
2
张春晖
东北大学信息科学与工程学院
6
188
4.0
6.0
3
侯祥林
东北大学信息科学与工程学院
23
477
12.0
21.0
传播情况
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参考文献(1)
二级参考文献(1)
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参考文献(2)
二级参考文献(0)
2000(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2001(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2002(1)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2002(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2003(7)
引证文献(6)
二级引证文献(1)
2004(15)
引证文献(6)
二级引证文献(9)
2005(35)
引证文献(3)
二级引证文献(32)
2006(31)
引证文献(3)
二级引证文献(28)
2007(31)
引证文献(4)
二级引证文献(27)
2008(28)
引证文献(4)
二级引证文献(24)
2009(27)
引证文献(3)
二级引证文献(24)
2010(27)
引证文献(0)
二级引证文献(27)
2011(25)
引证文献(0)
二级引证文献(25)
2012(19)
引证文献(1)
二级引证文献(18)
2013(13)
引证文献(1)
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研究主题发展历程
节点文献
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共轭梯度法
多层神经网络
权值和阈值
网络合理结构
模式识别
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
东北大学学报(自然科学版)
主办单位:
东北大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1005-3026
CN:
21-1344/T
开本:
大16开
出版地:
沈阳市和平区文化路3号巷11号东北大学267信箱
邮发代号:
8-120
创刊时间:
1955
语种:
chi
出版文献量(篇)
7966
总下载数(次)
12
总被引数(次)
76516
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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