跨越—侧抑制神经网络序列学习BOD特征建模

来源 :信息与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tangmanzhuo

【摘要】

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通过对跨越—侧抑制神经网络(S-LINN)的权值连接分析,设计一种跨越输出权值——隐含层前馈连接权值分别训练的序列学习(SFSL)方法,并结合S-LINN的BOD(biochemical oxygen dem

【作者】

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杨刚戴丽珍杨辉乔俊飞

【机构】

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华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌,330013;北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京,100124

【出处】

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信息与控制

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

wastewater treatment biochemical oxygen demand (BOD) span-lateral inhibition neu

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通过对跨越—侧抑制神经网络(S-LINN)的权值连接分析,设计一种跨越输出权值——隐含层前馈连接权值分别训练的序列学习(SFSL)方法,并结合S-LINN的BOD(biochemical oxygen demand)特征建模方法,实现其在线预测.权值序列学习方法能够实现网络权值的快速收敛,进一步提高网络的学习性能.实验研究表明,S-LINN的特征建模能够实现BOD的准确预测,并且SFSL对网络的学习精度和泛化能力均有明显提升.

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