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摘要:
针对经典BP网络训练速度慢、易陷入局部最小值而无法收敛的弱点,提出用具有高度柔性的柔性神经网络代替经典网络,并以矩阵作为基本运算单位导出了柔性神经网络训练的最速下降法和LM(Levenberg Marquard)算法.矩阵作为基本运算单位的优点是可以用高效矩阵库LAPACK来编写程序,提高了数值计算的精度和速度.仿真结果表明了算法的有效性.
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文献信息
篇名 柔性神经网络训练算法的研究
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 柔性神经网络 最速下降法 LM算法 矩阵库
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 智能控制技术及应用
研究方向 页码范围 665-668
页数 4页 分类号 TP27
字数 3236字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7848.2008.06.013
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 薛福珍 中国科学技术大学自动化系 48 629 14.0 24.0
2 赵鑫 中国科学技术大学自动化系 44 1057 16.0 32.0
3 赵灿 中国科学技术大学自动化系 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
柔性神经网络
最速下降法
LM算法
矩阵库
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
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
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