原文服务方: 科技与创新       
摘要:
提出利用基于自适应训练及删剪算法的网络模型对荧光光谱进行识别.首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对网络模型进行学习训练,由于该算法的学习步长能够自行调整,初始参数少,所以收敛速度很快;再利用删剪算法对学习后的网络结构进行删剪,优化网络的拓扑结构,降低网络的计算复杂度,提高网络的泛化能力;然后对优化后的网络进行再学习,使优化后的网络具有最佳参数;最后利用优化后的网络对测试样本进行识别.仿真实验表明,与删剪前的网络结构相比,在降低了网络的计算复杂度的同时,删剪优化后的正确识别率依然是100%.
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文献信息
篇名 用于荧光光谱识别的自适应训练及删剪算法
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 荧光光谱 均方差 删剪算法 神经网络
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 218-219,207
页数 分类号 TP183
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.09.086
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 申金媛 郑州大学信息工程学院 51 282 10.0 14.0
2 姚青 济宁医学院信息工程学院 19 27 3.0 4.0
3 范怀玉 济宁医学院信息工程学院 8 10 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
荧光光谱
均方差
删剪算法
神经网络
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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202805
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