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摘要:
分析了具有遗忘特性及信息锁存能力的状态回归神经网络的计算方法.针对多输入多输出时序样本,提出了更能反映网络短时记忆能力以及时序样本数据物理特性的同时刻反馈控制和计算方法.实验结果显示,该文提出的方法对时序样本的学习和记忆不但具有更高的准确性,而且不增加计算的复杂性.
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文献信息
篇名 回归神经网络中样本特征记忆的反馈控制方法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 回归神经网络 反馈 遗忘特性
年,卷(期) 2002,(21) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 32-33,87
页数 3页 分类号 TP183
字数 2200字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2002.21.011
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 郑启伦 华南理工大学电子与通信工程系 103 1003 17.0 26.0
2 黄茜 华南理工大学电子与通信工程系 28 164 7.0 12.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
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引证文献  (0)
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2000(1)
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2001(2)
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2002(0)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
回归神经网络
反馈
遗忘特性
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
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
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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