【摘 要】
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为了提高神经网络的学习速度和神经网络小样本的学习性能,提出了一种人工情感神经网络(artificial affective neural network,AANN),在普通神经网络中加入了非全连接的情感神
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为了提高神经网络的学习速度和神经网络小样本的学习性能,提出了一种人工情感神经网络(artificial affective neural network,AANN),在普通神经网络中加入了非全连接的情感神经元,使用与传统神经元不同的非线性激励函数,利用"紧张"与"自信"两个情感因子模拟人类学习的情感变化,可以提高神经网络对于对象的认知能力,进而提高学习速度。为了验证模型的有效性,分别采用数值实例和锅炉过热蒸汽温度预测控制进行了实例研究,结果表明,与BP神经网络以及支持向量机(SVM)相比,AANN对于小样本对象具有更好的辨识能力。
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