10.3969/j.issn.1000-386X.2010.10.077
二次型神经网络模型及其应用
提出一种基于二次型运算和BP算法的计算神经网络模型.通过将输入向量分为若干等份的子向量,并运用二次型运算解决多线性空间的相互区分问题,消除了输入-隐含层的复杂网状连接结构,突出隐含神经元物理意义,从而实现了对传统三层BP神经网络结构的设计改进. 试验对比结果显示,经过改进的模型较标准BP收敛更快并且稳定.
二次型、神经网络、反向传播、天气预测
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O15;TP1
2010-12-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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