一种新的神经网络逼近函数算法

• 作者: 成运 李朝鹏 李肯立 陈臣
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: BP神经网络 主成分分析 数据预处理
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 233-234,201
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.12.096

摘要

针对地震数据等大数据多属性集处理一直是科学研究的重点和难点,本文提出一种多参数的单调性函数的拟合方法.利用主成分分析法来进行简化处理,从而获得较少的属性集合,并在此基础上,提出一种新的数据预处理方法,以较好地解决数据单调性所带来的归一化误差,并构造一个与之相匹配的神经网络模型,用它的学习算法来训练网络,从而实现函数拟合.最后通过仿真验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李肯立	湖南大学计算机与通讯学院	130	931	16.0	22.0
2	成运		75	339	11.0	15.0
3	李朝鹏		11	16	2.0	3.0
4	陈臣	湖南大学计算机与通讯学院	1	2	1.0	1.0