基于PLS的Elman神经网络算法研究

丁世飞; 贾伟宽; 许新征; 苏春阳

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基于PLS的Elman神经网络算法研究

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针对特征变量多的小样本,结合偏最小二乘（Partial Least Squares,PLS）法则原理与Elman神经网络结构性质,提出基于PLS的Elman神经网络算法（PLS-Elman）.新算法通过PLS对高维小样本进行特征降维时,顾及了与因变量的相关程度,所得到的数据进行网络训练和仿真,明显的简化了网络结构,且可得较精确的网络模型.通过实例分析,结果表明新算法提高了网络的收敛速度、预测的精准率,证明新算法提高网络处理问题的效率.同时为便于验证新算法的有效性,与基于主成分分析（Principal Component Analys,PCA）的Elman神经网络算法（PCA-Elman）进行了比较,PLS-Elman算法有明显的优越性.

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来源
《电子学报》 |2010年第s1期|71-75|共5页
作者
丁世飞; 贾伟宽; 许新征; 苏春阳;
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作者单位

1. 中国矿业大学计算机科学与技术学院 2. 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
Elman神经网络; 偏最小二乘法; PLS-Elman算法; 主成分分析;

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