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一种新型双权值人工神经元网络的数据拟合研究
一种新型双权值人工神经元网络的数据拟合研究
来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:benn_zhao123
【摘 要】
:
在本文中提出了一种针对新型双权值神经元网络的数据拟合算法.采用这种新型网络结构和算法,可以克服传统的通用前馈网络中BP算法易陷入局部极小的问题.通过实验比较证明在相
【作 者】
:
曹宇
赵星涛
【机 构】
:
中国科学院半导体研究所神经网络组
【出 处】
:
电子学报
【发表日期】
:
2004年10期
【关键词】
:
权值
BP算法
局部极小
RBF
数据拟合
神经元网络
通用
网络结构
前馈网络
网络规模
模式识别
Algorithms
Curve fitting
Data
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在本文中提出了一种针对新型双权值神经元网络的数据拟合算法.采用这种新型网络结构和算法,可以克服传统的通用前馈网络中BP算法易陷入局部极小的问题.通过实验比较证明在相同的网络规模下,采用这种新型网络结构和算法可以取得比径向基(RBF)网络更高的拟合精度和更少的迭代次数.
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