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非线性对象神经网络建模的广义自组织学习

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本文提出了非线性对象神经网络建模的广义自组织学习算法,该算法采用多个局部模型进行建模,扩展了Kohonen自组织学习算法中的局部模型划分机制,且多个局部模型的划分兼顾了输入样本的分布和模型匹配特性.仿真结果表明,广义自组织学习算法明显地提高了建模精度和收敛速度.

著录项

来源
《电子学报》 |1992年第10期|56|共1页
作者
丁玲; 厉隽怿; 席裕庚;
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作者单位

不详;

不详;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
神经网络; 非线性对象; 建模;

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