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用阶梯样本提取受训MLP或SVM的输入输出关系
引用本文:刘挺,丁香乾,冯天瑾,杨宁. 用阶梯样本提取受训MLP或SVM的输入输出关系[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2006, 27(Z1): 356-359
作者姓名:刘挺  丁香乾  冯天瑾  杨宁
作者单位:1. 中国海洋大学,电子工程系,山东,青岛,266071
2. 中国海洋大学,信息工程中心,山东,青岛,266071
摘    要:神经网络具有强大的函数拟合能力,但是,训练的结果是‘黑盒子'.采用构造阶梯样本、计算陡峭指数的方法,将受训多层感知器或支撑向量机的输入输出变量关系以直观的形式(阶梯图)反映出来.与传统方法比较,这种新的相关性分析方法能更充分地揭示样本中输入与输出变量间的非线性关系.在烟草行业单料烟模拟感觉质量评估的应用中,仿真试验验证了该方法的有效性与实用性.

关 键 词:相关性  BP网络  样本阶梯法  非线性相关  陡峭指数
文章编号:1006-7043(2006)增-0356-04
修稿时间:2006-05-20

Extracting correlations between inputs and outputs of trained MLP or SVM using ladder-samples
LIU Ting,DING Xiang-qian,FENG Tian-jin,YANG Ning. Extracting correlations between inputs and outputs of trained MLP or SVM using ladder-samples[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2006, 27(Z1): 356-359
Authors:LIU Ting  DING Xiang-qian  FENG Tian-jin  YANG Ning
Abstract:
Keywords:
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