多输出神经元模型的多层前向神经网络及其应用

汪秉文; 沈艳军; 何统洲

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多输出神经元模型的多层前向神经网络及其应用

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研究了一种新的多输出神经元模型.首先,给出这类模型的一般形式,并将该模型应用于多层前向神经网络;其次,给出了其学习算法,即递推最小二乘算法,最后通过几个模拟实验表明,采用多输出神经元模型的多层前向神经网络,具有结构简单,泛化能力强,收敛速度快,收敛精度高等特点,其性能远远优于激活函数可调模型的多层前向神经网络.

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来源
《控制理论与应用》 |2004年第4期|611-613|共3页
作者
汪秉文; 沈艳军; 何统洲;
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作者单位

华中科技大学;

控制科学与工程系;

湖北;

武汉;

430074;

华中科技大学;

控制科学与工程系;

湖北;

武汉;

430074;

陨阳师范高等专科学校;

计算机系;

湖北;

陨阳;

442700;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般自动化系统;
关键词
神经网络:神经元模型:递推最小二乘算法:多输出神经元模型;

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