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多重最小成分的神经网络算法及其在曲线拟合中的应用
被引：2
作者：
董天信
姜玉英
徐宗本
机构：
[1] 西安交通大学理学院
[2] 西安交通大学理学院 西安
[3] 西安
[4] 西安
来源：
关键词：
最小成分分析;
空间曲线拟合;
自适应学习算法;
D O I：
暂无
中图分类号：
O212.4 [多元分析];
学科分类号：
摘要：
讨论了空间曲线的拟合问题与多重最小成分抽取问题的等价性,提出了多重最小成分抽取的无导师、自适应神经网络学习算法,该算法为Oja算法的一种改进,没有任何附加条件.数学分析的结果表明,该算法是一种高效、可靠的多重最小成分的抽取方法,特别可用于空间曲线的拟合.
引用
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页数：3
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