计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2010年
11期
203-205
,共3页
许少华%王颖%王皓%何新贵
許少華%王穎%王皓%何新貴
허소화%왕영%왕호%하신귀
过程神经元网络%学习算法%数值积分%时域聚合运算
過程神經元網絡%學習算法%數值積分%時域聚閤運算
과정신경원망락%학습산법%수치적분%시역취합운산
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法.直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整.设计了基于梯形积分、辛普森积分、柯特斯积分等3种过程神经元网络数值积分训练方法,以太阳黑子数据预测为例进行仿真实验,结果表明,基于数值积分的过程神经元网络训练算法是有效的,其中辛普森积分算法的性能最优.
針對過程神經元網絡的訓練問題,提齣瞭一種基于數值積分的學習算法.直接採用數值積分進行網絡中動態樣本與連接權函數的時域加權聚閤運算,採用梯度下降法實現連接權函數特徵參數及網絡性質參數的調整.設計瞭基于梯形積分、辛普森積分、柯特斯積分等3種過程神經元網絡數值積分訓練方法,以太暘黑子數據預測為例進行倣真實驗,結果錶明,基于數值積分的過程神經元網絡訓練算法是有效的,其中辛普森積分算法的性能最優.
침대과정신경원망락적훈련문제,제출료일충기우수치적분적학습산법.직접채용수치적분진행망락중동태양본여련접권함수적시역가권취합운산,채용제도하강법실현련접권함수특정삼수급망락성질삼수적조정.설계료기우제형적분、신보삼적분、가특사적분등3충과정신경원망락수치적분훈련방법,이태양흑자수거예측위례진행방진실험,결과표명,기우수치적분적과정신경원망락훈련산법시유효적,기중신보삼적분산법적성능최우.
