多元数据不确定度评定的神经网络方法

• 作者: 丁升 乔登江 王建国 韩峰
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 辐照效应 不确定度评定 神经网络方法 多元数据 混合密度网络
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 564-569
• 分类号: TB98
• 字数: 3716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2011.06.18

摘要

针对辐照效应实验数据,研究了多维数据不确定度评定问题.将径向基函数神经网络与混合密度模型相结合,建立了基于径向基函数神经网络的混合密度神经网络,用于评定多维数据不确定度.给出了该神经网络的学习算法.将该神经网络应用于抗辐射效应实验数据分析,给出了实验数据的不确定度估计,并预测了实验数据包含的多维非线性关系.算例验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建国	西北核技术研究所五室	123	908	14.0	23.0
2	丁升	西北核技术研究所五室	12	108	6.0	10.0
3	乔登江	西北核技术研究所五室	22	215	9.0	14.0
4	韩峰	西北核技术研究所五室	28	139	7.0	10.0