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新激活函数下前馈型神经网络及其在天气预报中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
本文为提高基于BP算法的人工神经元网络的学习速度,提出新组合激活函数并取得了显著效果的基础上,又应用于天气预报中,并与基于BP算法的神经网络(标准和带动量项)以及多自适应性单元的神经元网络进行仿真比较,在预报准确纺和学习速度方面获得了令人比较温度的结果,本模拟程序在Turbo-Pascal/6.0环境下编制,在IBM PC386和486机器上调试通过并运行。 相似文献
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