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人工神经网络的学习算法 （2）
张鸿宾
计算机科学 , 1990,
Abstract: 上文我们分析了阶层型网络的学习算法。这里我们介绍另一种主要网络——相互结合型网络的学习算法。和阶层型网络不同,相互结合型网络的任意两个节点之间都可以有连接。信号可以在网络中传来传去。相互结合型网络和无反馈阶层型网络的形态如图1所示。在70年代,曾有人利用相互结合型网络开展联想存储器的工作。1982年以后,由于Hopfield等人在相互结合型网络上的一系列研
人工神经网络的学习算法（2）
张鸿宾？
计算机科学 , 1990,
Abstract:
一种前馈神经网络的整体进化方法
江学军,唐焕文
计算机科学 , 1999,
Abstract: 一、前言最近十多年来,人工神经网络,尤其是前馈神经网络和BP算法获得了极其广泛的应用。BP(Back Propagation Error)算法是由Werbos在1974年首先提出的,它有效地克服了多层网络无法解决非线性分类问题的缺陷,但在当时并没有引起重视。直到1986年,Rumelhart和McClelland等人对Werbos的算法进行了总结和分析,提出了PDP(并行分布处理)理论,并进一
一种前馈神经网络的整体进化方法
江学军 唐焕文？
计算机科学 , 1999,
Abstract:
改进的bp神经网络在地方gdp预测中的应用
张自敏,樊艳英,陈冠萍？
计算机科学 , 2012,
Abstract: bp算法是应用最广泛的人工神经网络算法，但标准的i3p算法存在收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷。针对这些缺陷，综合利用附加动量和变学习率的方法对bp算法加以改进。通过改进的bp算法用matlab对2001-2010年广西gdp数据进行了仿真，结果表明，改进的bp算法的收敛速度和预测精度均优于标准i3p算法。
人工神经网络方法在径流预报中的应用
徐中民,蓝永超,程国栋
冰川冻土 , 2000,
Abstract: 采用BP神经网络模型,以西北内陆河黑河流域莺落峡年平均出山地表流量为研究对象,对人工神经网络研究方法在干旱区环流径流预报中的应用进行了初步尝试.结果表明该方法预报成功率较高,证实了人工神经网络方法应用于流量预报领域的可行性,并分析了该方法在预报过程中的优缺性.
基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型
金龙,吴建生,林开平,陈冰廉
高原气象 , 2005,
Abstract: 用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究。该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,以及网络极易陷入局部解问题。作为应用实例,以广西全区4月份平均降水作为预报量及前期500hPa月平均高度场,海温场高相关区作为预报因子,建立基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型。将这种方法与传统的逐步回归方法作对比分析,结果表明,该方法具有预报精度高,稳定性好的特点。
自由流车速影响因素定量分析神经网络法
朱顺应,王红,王炜
公路交通科技 , 2001,
Abstract: 详细地探讨路段自由流车速定量分析的一种新的算法———BP(BackPropagation)神经网络法,并与多元线性回归法相比较,认为BP神经网络法优于多元线性回归法。为了解决数据不足问题,还用多元线性回归法为神经网络法提供了典型学习模式对。
基于动量BP算法的多元χ控制图的识别研究
黄云云
福州大学学报(自然科学版) , 2010,
Abstract: 采用增加动量项的权值调整公式， 运用3层的BP神经网络对χ控制图的失控信号进行识别， 诊断失控的质量特性， 并判断均值偏移的程度类别， 及时调整过程于稳定状态. 实例结果表明， BP网络结合χ控制图能有效地对过程进行监控.
BOD-DO耦合人工神经网络水质模拟的研究
郭劲松,霍国友,龙腾锐
环境科学学报 , 2001,
Abstract: 将人工神经网络的理论和方法引入河流水质模型的建模中,提出了BOD-DO耦合BP人工神经网络水质模型,应用长江干流重庆段的实测水质样本对模型进行训练与检验表明:该模型用于水质模拟可行且精度较高.为河流水质模拟开辟了一条简便可行的新途径.
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