基于Hensel构造的回归神经网络符号计算模型及算法

• 作者: 刘宣会 周永权
• 来源期刊: 广西科学
• 学科: 工学
• 关键词: 回归神经网络 Hensel构造方法 近似分解 代数符号计算
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 页码范围: 176-178,182
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9164.2003.03.005

摘要

将传统意义下Hensel构造提升的方法与回归神经网络模型有机地结合起来,提出一种基于Hensel构造方法的回归神经网络近似代数符号计算新模型和PFRNN网络算法.该模型不但具有回归神经网络的特点,而且具有Hensel构造提升的思想,给人们研究代数符号计算与近似代数符号计算提供一种可视化手段.通过多元多项式近似因式分解算例分析可以看出,新模型刻划出在符号计算意义下精确计算与近似计算的本质与联系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周永权	广西民族学院数学与计算机科学系	198	2214	25.0	38.0
2	刘宣会	西安电子科技大学经济管理学院	7	40	4.0	6.0