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为了避免神经网络的收敛速度慢和局部极小点,采用统计学习理论中的支持向量机代替梯度下降法对三层神经网络中隐层到输出层的过程进行改进.分别采用由支持向量机改进的神经网络和传统的神经网络对昆明市"一二一"大街交通交流的实时预测,实验结果验证了改进后的神经网络的优越性和先进性.
支持向量机改进的神经网络的函数逼近
【摘 要】
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为了避免神经网络的收敛速度慢和局部极小点,采用统计学习理论中的支持向量机代替梯度下降法对三层神经网络中隐层到输出层的过程进行改进.分别采用由支持向量机改进的神经网
【机 构】
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云南大学,云南警官学院
【出 处】
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昆明理工大学学报：理工版
【发表日期】
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2004年6期
【基金项目】
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云南省教育厅资助项目，云南大学校科研和教改项目，云南省自然科学基金
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