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[学位论文] 作者：凌青华,,
来源：江苏大学 年份：2019
相对于基于梯度学习的前馈神经网络,随机前馈神经网络(RFNN,Random Feedforward Neural Network)具有更快的学习速度和良好的泛化性能,近年来得到了深入研究与广泛应用。因随...
[期刊论文] 作者：王长宝,凌青华,
来源：教育教学论坛 年份：2017
《计算机硬件技术基础》是全面介绍微型计算机的体系结构、工作原理和应用技术的工科非计算机专业的基础课，是学生信息化素质培养课程体系核心课程之一，旨在培养学生学习能力、......
[期刊论文] 作者：凌青华, 孙伟, 韩飞,,
来源：江苏科技大学学报(自然科学版) 年份：2017
针对KMeans-GCSI-MBPSO-ELM方法中冗余基因去除时会出现的＂误删除＂现象,提出一种改进的基于先验信息和微粒群算法（particle swarm optimization,PSO）的基因选择方法（I-KGME）.在充分...
[期刊论文] 作者：凌青华,宋余庆,韩飞,
来源：江苏科技大学学报:自然科学版 年份：2020
针对传统多层随机神经网络性能不稳定问题,提出了一类利用粒子群优化算法来优化各层权值的深度随机网络方法.该方法利用粒子群优化算法,结合网络的输入输出灵敏度信息,逐层对...
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