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摘要:
在Wasserman自适应学习率算法的基础上提出一种新的BP网络改进算法--分层自适应学习率附加动量项算法,并应用该算法建立了凝汽器故障BP网络诊断模型.仿真结果表明该算法较之Wasserman自适应学习率算法能进一步提高网络的学习速度.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 Wasserman自适应学习率算法的改进
来源期刊 中国水运(理论版) 学科 工学
关键词 神经网络 BP网络 凝汽器 故障诊断
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 信息
研究方向 页码范围 102-103
页数 2页 分类号 TP391
字数 2429字 语种 中文
DOI
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 胡燕 武汉理工大学计算机科学与技术学院 44 307 8.0 16.0
2 赵永标 武汉理工大学计算机科学与技术学院 2 31 2.0 2.0
3 朱博 武汉理工大学计算机科学与技术学院 3 9 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
BP网络
凝汽器
故障诊断
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
中国水运(理论版)
月刊
1006-7973
42-1395/U
大16开
湖北省武汉市
2003
chi
出版文献量(篇)
2709
总下载数(次)
5
总被引数(次)
8359
论文1v1指导