基于软竞争机制的对传网络模型及应用

• 作者: 叶世伟 郝玉
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 对传网络 竞争层 胜者全得 软竞争
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 141-144
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3539字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.03.040

摘要

针对传统对传网络(Counter Propagation Network,CPN)模型和学习算法存在的问题和不足,提出改进模型及竞争层的改进算法.在竞争层使用软竞争机制得到竞争层的输出,克服传统CPN使用胜者全得竞争机制的弊病,使竞争层中每一个神经元节点能充分发挥作用,参与网络的训练和权值的调整,提高竞争层中神经元的利用率,使网络能实现运用最少的神经元,达到要求的性能.从数值实验的对比看出,由于改进了网络模型和竞争算法,增强了CPN的模拟精度,CPN能更好地逼近模拟函数,提高了CPN的使用效率,网络性能得到了很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶世伟	中国科学院研究生院信息科学与工程学院	30	250	8.0	15.0
2	郝玉	中国科学院研究生院信息科学与工程学院	3	16	3.0	3.0