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摘要:
通过分析非线性函数各输入参数对函数值的影响,发现当输入参数间无相互作用时,表征其灵敏度的傅立叶振幅主要集中在基频上.基于该发现,提出一种基于扩展傅立叶振幅灵敏度方法的神经网络隐含层神经元快速修剪算法.其实质是通过计算神经网络隐含层各神经元输出的指定基频上的傅立叶振幅,求取隐含层神经元对神经网络输出的灵敏度.根据各神经元的灵敏度,按照一定的准则削减冗余神经元,获得紧凑的神经网络结构.将提出的神经网络结构修剪算法用于污水水质参数化学需氧量(COD)的软测量过程中,实验结果与扩展傅里叶振幅灵敏度算法相比,在修剪效果相同的情况下,其运行时间得到明显减小.
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文献信息
篇名 一种神经网络快速修剪算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 灵敏度 傅立叶振幅 神经网络修剪算法
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 830-834
页数 分类号 TP183
字数 4088字 语种 中文
DOI
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 乔俊飞 北京工业大学电子信息与控制工程学院 181 1883 22.0 31.0
2 刘江 北京工业大学电子信息与控制工程学院 46 227 9.0 15.0
3 李淼 北京工业大学电子信息与控制工程学院 4 58 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
灵敏度
傅立叶振幅
神经网络修剪算法
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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