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| 前馈型神经网络在SARS疫情分析中的应用 | |
| 引用本文： | 白艳萍 胡红萍 冀鹏. 前馈型神经网络在SARS疫情分析中的应用[J]. 测试技术学报, 2004, 18(3): 135-138 |
| 作者姓名： | 白艳萍 胡红萍 冀鹏 |
| 作者单位： | 白艳萍（华北工学院应用数学系,山西,太原,030051）;胡红萍（华北工学院应用数学系,山西,太原,030051）;冀鹏（华北工学院应用数学系,山西,太原,030051） |
| 摘 要： | 前馈神经网络在非线性系统的建模及控制中有着广阔的应用前景,其中用差商近似代替导数的Powell法是一种高效、快速的学习方法本文采用三层前馈神经网络结构对SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型.并利用Powell学习方法,针对北京、山西的疫情进行了计算仿真.结果表明,该网络模型算法收敛速度较快,预测精度很高. |
| 关 键 词： | 前馈神经网络 学习算法 非线性最小二乘法 SARS疫情 |
| 修稿时间： | 2004-04-12 |
SARA Epidemic Situation study using feedforward neural network |
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| Keywords: | |