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前馈神经网络误差修正算法的改进和比较  
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【英文篇名】 IMPROVING AND COMPARING OF ERROR CORRECTION ALGORITHMS OF FEEDFORWARD NEURAL NETWORK
【下载频次】 ★★★★
【作者】 崔明义; 苏白云;
【英文作者】 Cui Mingyi Su Baiyun(Department of Computer Science; Henan University of Finance & Economics; Zhengzhou Henan 450002; China);
【作者单位】 河南财经学院计算机科学系; 河南财经学院计算机科学系 河南郑州; 河南郑州;
【文献出处】 计算机应用与软件 , Computer Applications and Software, 编辑部邮箱 2005年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 前馈神经网络; 误差修正; 算法; 比较;
【英文关键词】 Feedforward neural network Error correction Algorithm Comparing;
【摘要】 前馈神经网络是神经计算中的一种重要的网络结构,在工程优化中得到了广泛的应用。其误差修正算法是决定网络性能的重要因素,对数据挖掘、神经网络集成、神经网络的硬件实现和分布式并行处理有着重要的意义。本文对几种误差修正算法进行了分析,并通过实例进行了比较,从中得出了有意义的结论。
【英文摘要】 Feedforward neural network is an important network structure of neural computing.It is used widely in engineering optimization.It's error correction algorithm is an important factor of determining the network performance.That is of great significance to data mining,neural network integration,hardware implementation of neural network and distributing parallel processing.This paper is about analysis of a few error correction algorithm.They are compared by examples.The significant conclusions are drawn from it...
【基金】 河南省自然科学基金资助项目(0411013800,0411014500)
【更新日期】 2005-10-23
【分类号】 TP183
【正文快照】 1引言前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN)在神经计算中占有重要的位置,已在工程智能优化中得到了广泛的应用,取得了令人注目的成果。一些计算软件(如MATLAB)都具有了人工神经网络工具箱,为前馈神经网络的应用提供了方便。但是,前馈神经网络的算法理论还有待于进一步

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