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基于代数神经网络的多元多项式近似因式分解模型及学习算法
被引：12
作者：
周永权
机构：
[1] 不详
[2] 广西民族学院数学与计算机科学系
[3] 不详
来源：
关键词：
因式分解，代数神经网络，不可约因式，近似因式分解，学习算法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
文中从首一无平方多项式Ｆ（ｘ，ｙ）有根ｘ＝φｉ（ｙ）（ｉ＝１，２，…，ｄｅｇｘ（Ｆ）），其中φｉ（ｙ）＝Ｃｉ，０＋Ｃｉ，１ｙ＋Ｃｉ，２ｙ２＋…，入手，设计了一类二元多项式求根及近似因式分解的神经网络模型，它们分别是双输入单输出４层前向网络与单输入多输出３层前向网络，给出了神经网络学习算法，这种学习算法在ｐ－ａｄｉｃ意义下，通过选定隐层与输出层的待求权值Ｃｉ，ｊ完成学习，可确定出其不可约因式及不可约因式个数ｒ，通过算例表明，该算法十分有效．
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