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一种提高推广性能的复合神经网络模型
被引:1
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
孙晓艳
马远良
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
西北工业大学航海工程学院
马远良
机构
:
[1]
西北工业大学航海工程学院
来源
:
信号处理
|
2000年
/ 01期
关键词
:
前向人工神经网络;
推广性能;
初始权值;
复合网络;
随机性;
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
:
本文利用前向人工神经网络推广性能与初始权值的关系,提出了一种新颖的复会神经网络模型一选举模型复合网络,用于提高前向网络的推广性能。本文还给出了预测该复合推广性能的理论计算公式,并进行了严格的数学证明。理论分析和仿真实验表明,选举模型复合网络是提高前向网络用于目标分类的推广性能之有效手段。
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人工神经网络.[M].杨行峻;郑君里编;.高等教育出版社.1992,
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