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摘要:
为了近似实现模糊数的非线性运算及提高神经网络的逼近精度,引入折线模糊数和折线模糊神经网络,并依据折线模糊数的扩展运算对经典共轭梯度算法进行改进,使该算法在迭代过程中通过一维非精确ArmijoGoldstein线性搜索方法获得优化学习常数,进而在折线模糊神经网络环境下设计了折线模糊共轭梯度算法.最后,通过模拟实例说明了该算法具有计算复杂度低、收敛速度快等特性.
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折线模糊神经网络
泛逼近
基于神经网络控制的共轭梯度法
神经网络
共轭梯度法
BP算法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 折线模糊神经网络的共轭梯度算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 折线模糊数 折线模糊神经网络 共轭梯度算法 A-G算法
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2079-2084
页数 6页 分类号 TP183|O159
字数 5172字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.029
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 王贵君 天津师范大学数学科学学院 76 384 10.0 15.0
2 何英 天津师范大学数学科学学院 2 11 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
折线模糊数
折线模糊神经网络
共轭梯度算法
A-G算法
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
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
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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