【摘 要】
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提出同时对神经元温度常数T、位置常数θ、联接权值W进行调整的观点,并推导出相应的学习算法公式.对比试验表明:所给出的改进算法能有效地减少节点数、加速训练进程和识别精度
In
【机 构】
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武汉大学分析测试科学系,湖北工学院机械工程系
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提出同时对神经元温度常数T、位置常数θ、联接权值W进行调整的观点,并推导出相应的学习算法公式.对比试验表明:所给出的改进算法能有效地减少节点数、加速训练进程和识别精度
In the meantime, we put forward the viewpoint of adjusting the temperature constant T, the position constant θ, the connection weight W, and deducing the corresponding learning algorithm formula. The comparison test shows that the improved algorithm can effectively reduce the number of nodes, speed up the training process and the recognition accuracy
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