【摘 要】
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针对输入空间包含多种类型的数据时,以单一的神经网络为模型,其收敛很困难的问题,提出一种基于模块小波神经网络的建模方法.利用分而治之思想,模块神经网络通过一个门控网络
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针对输入空间包含多种类型的数据时,以单一的神经网络为模型,其收敛很困难的问题,提出一种基于模块小波神经网络的建模方法.利用分而治之思想,模块神经网络通过一个门控网络进行分类和协调,可以将一个复杂任务分解成几个简单的子任务,每个子任务由一个局部专家网络学习.与传统的模块网络不同,这里的专家网络是小波网络而不是BP网络.将所提出的网络模型用于热连轧产品质量建模,并与单一的神经网络建模结果进行比较.建模结果表明,模块小波神经网络模型优于单一神经网络模型.
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