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改进的自组织神经网络算法及其收敛性分析
引用本文:隋青美,王正欧,陈奕琳. 改进的自组织神经网络算法及其收敛性分析[J]. 山东大学学报(工学版), 2000, 30(3): 212-219
作者姓名:隋青美  王正欧  陈奕琳
作者单位:1. 300072,天津,天津大学系统工程所
2. 250061,济南,山东工业大学自动化工程系
基金项目:本文得到山东省自然科学基金资助(编号:Q99B01).
摘    要:提出了一种改进的广义自组织神经网络非线性系统建模新算法,并分析了算法的收敛性,经证明知,当选取适当的参数和初值时,该算法是收敛的.改进后的算法使收敛速度大大提高,经过仿真实验说明了改进算法是有效的.

关 键 词:神经网络;非线性系统;算法分析
修稿时间:2000-03-20

IMPROVED SELF-ORGANIZATION NEURAL NETWORK AND CONVERGENCE ANALYSIS
Sui Qingmei,Wang Zheng'ou,Chen Yilin. IMPROVED SELF-ORGANIZATION NEURAL NETWORK AND CONVERGENCE ANALYSIS[J]. Journal of Shandong University of Technology, 2000, 30(3): 212-219
Authors:Sui Qingmei  Wang Zheng'ou  Chen Yilin
Abstract:Presented a new learning algorithm for dynamical non linear system identification based on the self organization neural network. And proved that the algorithm is stable if the parameter values of the network and the initial values of the weights were taken to be proper. The improved algorithm has showed the very rapid convergent speed and the high fitting precision according to simulation results.
Keywords:Neural networks  Non-linear systems  Algorithms analysis
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