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摘要:
提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.
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文献信息
篇名 自适应学习率的小波神经网络逼近算法
来源期刊 火力与指挥控制 学科 工学
关键词 神经网络 自适应学习率 小波神经网络 函数逼近
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 理论研究
研究方向 页码范围 73-75
页数 3页 分类号 TP183
字数 2125字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0640.2008.07.022
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 魏燕明 21 77 6.0 8.0
2 陈俊峰 空军工程大学文理学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
自适应学习率
小波神经网络
函数逼近
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
火力与指挥控制
月刊
1002-0640
14-1138/TJ
大16开
山西太原193号信箱
22-134
1976
chi
出版文献量(篇)
9188
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26
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