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基于多输入泛函网络的构造和学习策略
基于多输入泛函网络的构造和学习策略
来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liaogch
【摘 要】
:
泛函网络是类似于人工神经网络的新型网络模型,是泛函方程的网络表达形式。本文针对复杂泛函网络构造和学习中存在的问题,提出了多输入泛函网络模型MIOFN。通过对该模型的分析,
【作 者】
:
崔明义
张新祥
苏白云
张瑞
【机 构】
:
河南财经学院计算机科学系
【出 处】
:
计算机科学
【发表日期】
:
2006年10期
【关键词】
:
泛函网络
MIOFN
泛函方程
拓扑结构
学习
Functional network
MIOFN
Functional equation
Topology
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泛函网络是类似于人工神经网络的新型网络模型,是泛函方程的网络表达形式。本文针对复杂泛函网络构造和学习中存在的问题,提出了多输入泛函网络模型MIOFN。通过对该模型的分析,提出了简化和学习的方法,并进行了仿真实验。结果表明,本文提出的MIOFN运行是可靠的,在工程应用中是有效可行的。
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