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研究基于冲突指导的神经网络预测技术，利用离散约束最优的拉格朗日乘数理论，通过采用前馈方法得到近似梯度的模拟退火技术，避免了盲目接受试验点，利用松紧策略加快了搜索的收敛速度。实验结果表明，训练误差和预测误差都有很大改善。
基于冲突指导的神经网络预测方法
【摘 要】
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研究基于冲突指导的神经网络预测技术，利用离散约束最优的拉格朗日乘数理论，通过采用前馈方法得到近似梯度的模拟退火技术，避免了盲目接受试验点，利用松紧策略加快了搜索的收敛速
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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吉林大学学报(理学版)
【发表日期】
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2004年1期
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