| 基于回归神经网络误差配准算法的仿真实现 |
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| 引用本文： | 黄玲芳.基于回归神经网络误差配准算法的仿真实现[J].计算机仿真,2010,27(7):171-174. |
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| 作者姓名： | 黄玲芳 |
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| 作者单位： | 江西科技师范学院,江西,南昌,330038 |
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| 摘 要： | 在网络系统优化问题的研究中,目前广泛使用的BP网络模型不能保证收敛到全局最小点,这给网络传输带来误差.为消除网络误差,提高收敛速度,在BP网络加入反馈信号生成内部递归神经网络的误差配准算法.算法在内部递归神经网络引入上次输出的结果,加入先验知识,提高了收敛速度.同时文中对有偏差单元的递归神经网络的误差反向传播学习规则进行了推导,使得网络的累积误差不大于要求值.通过民用航空领域雷达网系统仿真数据仿真表明,算法在消除雷达网系统误差、提高目标精度,对网络系统优化可以取得较好的效果.
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| 关 键 词： | 回归神经网络 误差配准算法 雷达配准 仿真 |
Simulation for Improving Error Registration with Neural Network on Base of Back Propagation |
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| HUANG Ling-fang.Simulation for Improving Error Registration with Neural Network on Base of Back Propagation[J].Computer Simulation,2010,27(7):171-174. |
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| Authors: | HUANG Ling-fang |
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