一种混合混沌神经网络训练集的选择方法

• 作者: 张新政 祝先超
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 神经网络 训练集
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 84-85,89
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2009.01.025

摘要

阐述了一种利用欧氏距离和角距离选择混沌神经网络训练集的方法,该方法在欧氏距离的基础上,进一步利用角度最小原则,选择与参考中心角度最接近的部分,并通过模变换使其符合训练集的选择标准,实验证明其效果更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新政	广东工业大学自动化学院	81	660	13.0	22.0
2	祝先超	广东工业大学自动化学院	1	0	0.0	0.0