一种人工神经网络样本数据的对数螺旋线扰动方法
일충인공신경망락양본수거적대수라선선우동방법
The RBF Neural Network Based on the Kalman Filter Algorithm and Bi-radial Transfer Function
  • 万方数据
    价值工程 개치공정
    VALUE ENGINEERING
    2013年 2期 181-182 ,共2页

    马瑜%宋绍云

    마유%송소운

    BP神经网络%对数螺旋线%数据扰动%收敛速度 BP神經網絡%對數螺鏇線%數據擾動%收斂速度
    BP신경망락%대수라선선%수거우동%수렴속도
    通过构建面向聚类的隐私保护数据扰动模型,利用对数螺线对原始数据进行扰动隐藏,维持原始数据的邻域关系稳定,实现数据集聚类可用性的有效维护；进一步提高BP神经网络的收敛速度,并且能够有效地避免数据隐私泄露,同时维持输出结果的可用性.
    통과구건면향취류적은사보호수거우동모형,이용대수라선대원시수거진행우동은장,유지원시수거적린역관계은정,실현수거집취류가용성적유효유호；진일보제고BP신경망락적수렴속도,병차능구유효지피면수거은사설로,동시유지수출결과적가용성.
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