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最小残差熵与最小均方差的主元网络及其比较
最小残差熵与最小均方差的主元网络及其比较
作者:
岳红
王宏
郭振华
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
主元分析
主元神经网络
最小残差熵
最小均方差
摘要:
神经网络与主元分析相结合的主元神经网络提供了一种自适应并行在线的主元及主子空间分析技术,但是对非高斯随机系统的数据,基于最小均方重构误差的主元分析所提取的主元方向不是最大化信息方向.本文先给出一种基于最小均方差的自关联主元网络,分析其最佳的均方差重构性质和非信息最大化特性;然后提出了以最小残差信息熵为学习目标主元的神经网络,并给出了网络输出残差熵的近似计算方法和网络学习方法;最后分析了在高斯随机分布系统下,最小残差熵与最小均方重构误差的分析结果是一致的.
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文献信息
篇名
最小残差熵与最小均方差的主元网络及其比较
来源期刊
模式识别与人工智能
学科
工学
关键词
主元分析
主元神经网络
最小残差熵
最小均方差
年,卷(期)
2005,(1)
所属期刊栏目
研究与应用
研究方向
页码范围
96-102
页数
7页
分类号
TP39|TP14|O23
字数
4669字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-6059.2005.01.016
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
王宏
中国科学院自动化研究所
143
1658
22.0
34.0
2
岳红
中国科学院自动化研究所
21
277
8.0
16.0
3
郭振华
华中科技大学机械科学与工程学院
10
49
5.0
6.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(6)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
1988(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
1989(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1992(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1995(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2005(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
主元分析
主元神经网络
最小残差熵
最小均方差
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
模式识别与人工智能
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
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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