计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
25期
65-67
,共3页
神经网络%递归神经网络算法(LMBP)%模糊文法推导
神經網絡%遞歸神經網絡算法(LMBP)%模糊文法推導
신경망락%체귀신경망락산법(LMBP)%모호문법추도
用实时间回馈(RTRL)算法和实编码基因遗传(RCGA)算法训练二阶递归神经网络进行模糊文法推导,表现出了精度高的良好性能,但速度较慢.然而作为目前最快的递归神经网络算法Levenberg-Marquardt(LMBP)算法在模糊文法推导中的应用却很少引起学者们的关注.通过实验对LMBP算法在正则模糊文法推导中的优势与缺陷等性能进行分析,实验显示了LMBP算法在模糊文法推导中的快速收敛能力.
用實時間迴饋(RTRL)算法和實編碼基因遺傳(RCGA)算法訓練二階遞歸神經網絡進行模糊文法推導,錶現齣瞭精度高的良好性能,但速度較慢.然而作為目前最快的遞歸神經網絡算法Levenberg-Marquardt(LMBP)算法在模糊文法推導中的應用卻很少引起學者們的關註.通過實驗對LMBP算法在正則模糊文法推導中的優勢與缺陷等性能進行分析,實驗顯示瞭LMBP算法在模糊文法推導中的快速收斂能力.
용실시간회궤(RTRL)산법화실편마기인유전(RCGA)산법훈련이계체귀신경망락진행모호문법추도,표현출료정도고적량호성능,단속도교만.연이작위목전최쾌적체귀신경망락산법Levenberg-Marquardt(LMBP)산법재모호문법추도중적응용각흔소인기학자문적관주.통과실험대LMBP산법재정칙모호문법추도중적우세여결함등성능진행분석,실험현시료LMBP산법재모호문법추도중적쾌속수렴능력.
