三层前馈神经网络

作品数：10被引量：34H指数：3
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基于EMD和神经网络的非线性时间序列预测方法被引量：10
《统计与决策》2020年第8期41-44,共4页涂锦 冷正兴 刘丁毅 
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合"...
关键词：经验模态分解 三层前馈神经网络 自适应线性神经网络 
基于隐层生长策略的前馈神经网络隐层性能评测
《计算机应用研究》2005年第7期45-47,共3页朴相范 崔荣一 洪炳熔 
国家自然科学基金资助项目(69362001)
针对最佳平方逼近三层前馈神经网络模型,讨论了以逐一增加隐单元方式构建隐层时隐层性能的评测方法。分析了影响前馈神经网络性能的相关空间,引入了表示空间、误差空间、目标空间和耗损空间的概念,研究了每个隐单元的误差补偿性能,提出...
关键词：三层前馈神经网络 隐层生长 误差补偿性能 隐层评测参数 
前馈神经网络隐层评测问题的研究被引量：2
《中国矿业大学学报》2004年第6期668-672,共5页崔荣一 洪炳熔 朴相范 
国家自然科学基金项目(69362001)
分析了隐层输出向量组生成的表示空间与期望输出向量组生成的目标空间.通过计算隐单元的误差补偿值,对以隐层生长方式构建网络时,每个隐单元的误差补偿性能以及隐单元性能最优的充分必要条件进行了研究.结果表明:表示空间与目标空闽维...
关键词：误差补偿值 隐层生长 隐层评测参数 三层前馈神经网络 
基于子空间分析的前馈神经网络隐层评测方法被引量：1
《湖南科技大学学报（自然科学版）》2004年第4期59-63,共5页朴相范 崔荣一 洪炳熔 李白雅 
国家自然科学基金资助项目(编号:69362001);湖南自然科学基金资助项目(编号:01JJY2141)
针对最佳平方逼近3层前馈神经网络模型,采用子空间分析方法,讨论了隐单元的误差补偿性能,提出了隐层评测方法.研究结果表明隐单元选取策略应遵循其输出向量有效分量位于误差空间、回避耗损空间和尽可能靠近某一能量空间的原则,这一结果...
关键词：三层前馈神经网络 隐层生长 评测方法 误差补偿 子空间分析 
关于三层前馈神经网络隐层构建问题的研究被引量：17
《计算机研究与发展》2004年第4期524-530,共7页崔荣一 洪炳熔 
国家自然科学基金项目 (693 62 0 0 1)
针对最佳平方逼近三层前馈神经网络模型 ,分析了与隐层单元性能相关的表示空间与误差空间、目标空间与耗损空间的作用 ,提出了按网络生长方式构建隐层时隐单元选择准则和评价方法 研究结果表明 :隐单元选取策略应遵循其输出向量有效分...
关键词：三层前馈神经网络 最佳平方逼近 隐层生长 隐单元选取 
基于能量空间逼近策略的三层前馈神经网络隐层训练算法
《计算机研究与发展》2003年第7期907-912,共6页崔荣一 洪炳熔 
国家自然科学基金 ( 693 62 0 0 1)
针对基于最佳平方逼近的三层前馈神经网络讨论了隐层生长模式的一种训练策略 首先根据隐层输出行为和期望输出数据的分布特征对样本数据确定的N维空间进行了不同意义上的划分 分析表明最有效的隐单元其输出向量应该在误差空间存在投影...
关键词：三层前馈神经网络 隐层训练算法 表示空间 误差空间 目标空间 耗损空间 能量空间 
基于神经网络对属于维纳模型之非线性系统的结构辨识
《武汉大学学报（工学版）》2002年第3期97-99,共3页王粟 方华京 
基于神经网络理论 ,给出了一种采用三层前馈神经网络辨识属于维纳模型之非线性系统的方法 ,并给出了模拟算例 。
关键词：三层前馈神经网络 维纳模型 辨识 
三层前馈神经网络的异联想算法
《延边大学学报（自然科学版）》2001年第4期263-267,共5页徐善针 洛永平 崔荣一 
在简要描述三层前馈神经网络模型中最佳平方逼近输出向量与输出误差的数学表示的基础上 ,讨论了三层前馈神经网络的泛化性能 ,推导出与学习模式有偏差的微扰模式应满足的条件和异联想实现条件 。
关键词：三层前馈神经网络 泛化性能 微扰模式 异联想 算法 
Sigmoid传输函数与三层前馈神经网络的映射能力被引量：4
《北京师范大学学报（自然科学版）》2001年第5期569-573,共5页李勇 郭平 
国家自然科学基金资助项目 ( 10 0 710 0 9)
对于具有n个隐含单元的三层前馈神经网络 ,证明了隐含层的Sigmoid传输函数可以把输入层数据的维数提升到n维 .这意味着有n个隐神经元的前馈三层神经网络具有把低维空间映射到高维空间的能力 .
关键词：神经网络 矩阵 Sigmoid传输函数 映射能力 
多层前馈神经网络的隐单元与样本记忆的关系
《延边大学学报（自然科学版）》2001年第3期199-203,共5页崔荣一 霍焱 崔雪梅 
给出了三层前馈神经网络模型中最佳平方逼近输出向量与输出误差的数学表示 ,并讨论了网络实际输出、期望输出和输出误差之间的关系以及隐层单元在这种关系中的作用 。
关键词：三层前馈神经网络 隐层单元 最佳平方逼近 样本记忆 输出向量 输出误差 
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