| 简化的广义多层感知机模型及其学习算法 |
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| 引用本文： | 方宁,李景治,贺贵明. 简化的广义多层感知机模型及其学习算法[J]. 计算机工程, 2004, 30(1): 50-51,113 |
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| 作者姓名： | 方宁 李景治 贺贵明 |
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| 作者单位： | 武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉,430072;武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉,430072;武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉,430072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60173045） |
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| 摘 要： | 提出了简化的广义多层感知机模型(SGMLP模型)，并针对SGMLP模型给出了两种学习算法：广义误差反向传播算法(GBP算法)和基于遗传算法(GA)的学习算法。两个典型算例的实验结果表明，该模型及其学习算法是可行和有效的。
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| 关 键 词： | 简化的广义多层感知机 遗传算法 广义误差反向传播算法 |
| 文章编号： | 1000-3428(2004)01-0050-02 |
Simplified Generalized Multi-layer Perceptron Model and Its Learning Algorithm |
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| FANG Ning,LI Jingzhi,HE Guiming. Simplified Generalized Multi-layer Perceptron Model and Its Learning Algorithm[J]. Computer Engineering, 2004, 30(1): 50-51,113 |
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| Authors: | FANG Ning LI Jingzhi HE Guiming |
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| Abstract: | This paper sets up a simplified generalized multi-layer perceptron model (SGMLP model). Two learning algorithms are proposed to train SGMLP network s. One is the generalized error back propagation algorithm (GBP), and the other is based on genetic algorithm (GA). Finally, experimental results of two typical benchmarks demonstrate that the new model and its learning algorithm are feasib le and efficient. |
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| Keywords: | Simplified generalized multi-layer perceptron(SGMLP) Genetic algorithm(GA) GBP |
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