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基于多ANN的复杂函数学习策略

COMPLEX MAPPING APPROXIMATION BASED ON MULTI ANN APPROACH
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摘要 针对多层前馈人工神经元网络,提出了一种多ANN逼近策略,与单ANN方法相比较,逼近能力、适应能力、泛化能力等都有了很大的提高.它可应用于复杂系统的建模和辨识. This paper presents a multi ANN approximation approach to approximate complex non linear function. Compared with single ANN methods the proposed approach improves and increases the approximation and generalization ability, and adaptability greatly in learning processes of networks. The simulation results have shown that the method can be applied to the modeling and identification of complex dynamic control systems.
作者 高峰 李人厚
机构地区 西安交通大学
出处 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第10期16-21,36,共7页 Journal of Xi'an Jiaotong University
关键词 多ANN模型 逼近 神经网络 复杂函数 artificial neural networks multiple ANN models function approximation
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参考文献1

  • 1Chen T,中国神经网络1993年学术大会论文集.续,1993年

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