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一种混合混沌神经网络训练集的选择方法

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摘要

阐述了一种利用欧氏距离和角距离选择混沌神经网络训练集的方法,该方法在欧氏距离的基础上,进一步利用角度最小原则,选择与参考中心角度最接近的部分,并通过模变换使其符合训练集的选择标准,实验证明其效果更佳.

著录项

来源
《计算机与现代化》 |2009年第1期|84-8589|共3页
作者
祝先超; 张新政;
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作者单位

广东工业大学自动化学院;

广东;

广州;

510090;

广东工业大学自动化学院;

广东;

广州;

510090;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
混沌; 神经网络; 训练集;

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