基于部分连接神经网络的序列数据分类算法研究

• 作者: 张素莉
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 部分连接神经网络 序列数据 分类算法 方形基函数
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 测试?测量?自动化
• 页码范围: 111-113
• 页数: 3页
• 分类号: TN915-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.09.025

摘要

研究梳理了序列数据的定义，并且分析了5种类型的序列数据，结合局部连接神经网络的特点，研究了基于局部连接神经网络的序列数据的分类算法。使用该算法进行计算，学习与收敛速度较快，对于自适应建模与控制十分适用，利用方形基函数进行计算，在网络输出过程中注意只能利用方形函数来逼近光滑函数。由于序列数据分类运算在数据挖掘中存在巨大的优势，因此对序列数据算法的研究具有很高的理论与应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张素莉	长春工程学院计算机技术与工程学院	30	85	5.0	8.0