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本文研究了未知但有界误差下神经网络的学习算法问题,在分析传统学习算法的基础上,提出了一种最优定界椭球学习方法,该方法具有收敛速度快,精度高等优点.通过对NARMA模型参数估计的仿真结果表明此算法的有效性.
集员估计理论在神经网络中的应用
【摘 要】
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本文研究了未知但有界误差下神经网络的学习算法问题,在分析传统学习算法的基础上,提出了一种最优定界椭球学习方法,该方法具有收敛速度快,精度高等优点.通过对NARMA模型参数
【出 处】
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电子测量与仪器学报
【发表日期】
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2004年z2期
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60272051)资助
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