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陈俊维

作品数：2 被引量：28H指数：2
供职机构：中山大学信息科学与技术学院更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家大学生创新性实验计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇权值
  • 2篇权值直接确定
  • 2篇权值直接确定...
  • 2篇确定法
  • 2篇SIGMOI...
  • 1篇多输入
  • 1篇神经网络分类
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  • 1篇神经网络权值
  • 1篇网络
  • 1篇网络权值
  • 1篇激励函数
  • 1篇函数
  • 1篇分类器
  • 1篇SIGMOI...

机构

  • 2篇中山大学

作者

  • 2篇曲璐
  • 2篇刘锦荣
  • 2篇张雨浓
  • 2篇陈俊维
  • 1篇郭东生
  • 1篇黎卫兵

传媒

  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
多输入Sigmoid激励函数神经网络权值与结构确定法被引量：22
2012年
结合伪逆直接计算得到神经元之间最优权值的方法,提出了一种双阶段自动搜索与确定最优网络结构的算法,克服了原有BP神经网络模型及其学习算法的固有缺陷。以函数逼近为例,计算机数值实验结果显示了算法有效且耗时短,证实了由该算法得到的网络对于多输入函数具有较优良的逼近(学习与校验)性能。
张雨浓曲璐陈俊维刘锦荣郭东生
关键词：多输入权值直接确定法
基于权值与结构确定法的单极Sigmoid神经网络分类器被引量：6
2013年
构造了以单极Sigmoid函数作为隐层神经元激励函数的神经网络分类器,网络中输入层到隐层的权值和隐层神经元的阈值均为随机生成。同时,结合利用伪逆思想一步计算出隐层和输出层神经元之间连接权值的权值直接确定(WDD)法,进一步提出了具有边增边删和二次删除策略的网络结构自确定法,用来确定神经网络最优权值和结构。数值实验结果表明,该算法能够快速有效地确定单极Sigmoid激励函数神经网络分类器的最优网络结构;分类器的分类性能良好。
张雨浓陈俊维刘锦荣曲璐黎卫兵
关键词：神经网络分类器权值直接确定法
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