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摘要:
提出一类基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络模型,它融入了多时变输入的空间聚合和作用域限制的时间累积,并采用多种正交基函数在较小网络规模的条件下保证系统各种输入输出的精度,应用混合隐含层综合考虑了系统多类型输入对系统的作用,并应用模块化级联的方式在一定程度上减小了网络的总体容量,从而提高了整个网络的学习速度.应用实例的训练及仿真结果证明了该模型的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于多种正交基函数的模块化过程神经元网络
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 过程神经元网络 模块 正交基函数
年,卷(期) 2005,(30) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 69-71,74
页数 4页 分类号 TP183
字数 2727字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.30.023
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模块
正交基函数
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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
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