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摘要:
与传统人工神经网络的算法相比,覆盖算法有运行速度快、精度高和易于理解的优点,但是覆盖算法的学习顺序是随机选择的,大量实验表明样本的学习顺序对神经网络的性能有着显著的影响.基于竞争的覆盖算法是在覆盖算法的基础上提出的,以消除算法中学习顺序所产生的影响.在该算法中,通过加入竞争机制,神经网络在学习样本的同时会逐步调整覆盖中心以形成更优的覆盖域.实验表明改进后的覆盖算法可以有效减少覆盖数量,减少拒识样本数,提高识别精度.
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文献信息
篇名 一种基于竞争的覆盖算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 神经网络 覆盖算法 学习顺序
年,卷(期) 2012,(9) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 29-31,36
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 4005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 张月琴 太原理工大学计算机科学与技术学院 49 336 10.0 16.0
2 刘翔 太原理工大学计算机科学与技术学院 7 118 3.0 7.0
3 孙先洋 太原理工大学计算机科学与技术学院 2 60 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
覆盖算法
学习顺序
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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