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国家自然科学基金(64974066)

作品数：1 被引量：0H指数：0
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络建模
  • 1篇主元
  • 1篇主元分析
  • 1篇网络建模
  • 1篇过程神经网络
  • 1篇核主元分析
  • 1篇WALSH变...
  • 1篇KPCA

机构

  • 1篇华东理工大学

作者

  • 1篇罗健旭
  • 1篇王文佳

传媒

  • 1篇华东理工大学...

年份

  • 1篇2010
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排序方式：
基于KPCA和离散Walsh变换的改进过程神经网络建模
2010年
针对过程神经网络在输入维数较高时存在时间代价过大的缺点,提出了基于核主元分析(KPCA)和离散Walsh变换的改进过程神经网络算法(IPNN-KPW)。该算法结合KPCA和离散Walsh正交基变换,减少了过程神经网络的输入计算代价;引入动量因子和自适应学习率,加速了网络收敛并有效地抑制了网络震荡。应用该算法对聚合反应中聚丙烯腈平均分子量建模,仿真实验结果验证了该算法的有效性,它能以较少的时间代价得到较高的模型精度。
王文佳罗健旭
关键词：核主元分析WALSH变换过程神经网络
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