函数连接型神经网络在氟化物非晶态形成条件中的应用

来源 :常德师范学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：houzhuo111

【摘要】

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函数增强型神经网络(Functional Link Net,简称FLN)是一种无隐含层的新型网络,应用其三阶联合激励增强特性来对三元体系氟化物非晶态形成条件进行识别研究,识别准确率近100%.

【作者】

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印春生郭卫民吴孔导赵巍潘忠孝刘树深李志良

【机构】

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中国科学技术大学应用化学系安徽合肥 230026重庆大学生物工程学院重庆 400044;

【出处】

：

常德师范学院学报

【发表日期】

：

2000年2期

【关键词】

：

函数增强型神经网络模式识别三元体系氟化物非晶态形成

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函数增强型神经网络(Functional Link Net,简称FLN)是一种无隐含层的新型网络,应用其三阶联合激励增强特性来对三元体系氟化物非晶态形成条件进行识别研究,识别准确率近100%.在对预测集的每一个输入信号添加10%的噪音干扰后,发现识别率依然不变.直到噪音添加到15%,仍然能准确判别.可见网络的容错能力是十分令人满意的.

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