【摘 要】
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本文主要研究了神经网络算法在矩阵积和式估值问题上应用,分析了卷积神经网络和人工神经网络在预测矩阵积和式对数值问题中各自的优劣。深入探讨了在不同网络结构,不同的训练
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本文主要研究了神经网络算法在矩阵积和式估值问题上应用,分析了卷积神经网络和人工神经网络在预测矩阵积和式对数值问题中各自的优劣。深入探讨了在不同网络结构,不同的训练数据集等因素下,神经网络算法预测效果和时间复杂度。通过实验,我们证明了,对于8-18阶矩阵,HF-CNN结构的卷积神经网络和特征-ANN结构的人工神经网络可以在保证较低的时间复杂度的情况下,对矩阵积和式的对数值做出有效的估计。在此基础上,我们通过结合其他算法,进一步提高了神经网络对矩阵积和式对数值的估值准确度。
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