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线性多网络融合——基于最小均方差的遗传算法方法

Linear Multi-Network Fusion---Genetic Approach Based on Minimal Mean Squared Error

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【作者】 张代华於东军赵海涛

【Author】 Zhang Daihua Yu Dongjun Zhao Haitao(Department of Computer,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing210094)

【机构】 南京理工大学计算机系南京理工大学计算机系 南京210094南京210094南京210094

【摘要】 为了提高神经网络求解问题的性能,有必要将多个网络融合。该文提出一种多网络线性融合的方法———基于最小均方差的遗传算法方法。使用此方法能显著提高网络的性能。仿真结果证明了该方法的有效性,具有实际应用价值。

【Abstract】 Multi-Network fusion is useful to improve the performance of neural networks.In this paper,a linear fusion approach -genetic approach based on minimal mean squared error,is presented,which can greatly improve the performance of neural networks.Simulation result demonstrates the effectiveness of the proposed approach,which has great application values.

【关键词】 神经网络线性融合遗传算法
【Key words】 Neural NetworkLinear FusionGenetic Algorithm
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2003年21期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】1
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