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摘要:
为分析模块化模糊神经网络的训练机制,进一步降低其训练复杂度,增强模型的泛化性能,尝试采用部分训练样本对模型进行相对粗训练,并以广西全省1957-2003年连续47 a 5月平均降水量作为实验数据,统计各种参数条件下模型的逐步预测误差情况.结果表明:由部分训练样本参与训练的模型所得测试误差普遍低于由全部训练样本参与训练的模型所得测试误差,证明该方法可行.
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文献信息
篇名 模块化模糊神经网络训练策略研究
来源期刊 南京气象学院学报 学科 工学
关键词 聚类 模块化模糊神经网络 训练策略
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 短论
研究方向 页码范围 274-278
页数 5页 分类号 TP391
字数 3682字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-7097.2007.02.018
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 金健 华东师范大学信息科学技术学院 10 53 4.0 7.0
2 王晶晶 南京信息工程大学遥感学院 1 8 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
模块化模糊神经网络
训练策略
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
大气科学学报
双月刊
1674-7097
32-1803/P
16开
江苏省南京市宁六路219号
28-405
1978
chi
出版文献量(篇)
2289
总下载数(次)
9
总被引数(次)
33710
论文1v1指导