【24h】

入力信号数に対するBPネットワークの学習能力の評価

机译:相对于输入信号数评估BP网络的学习能力

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摘要

一般に,時系列信号を1つの入力信号と1つの教師信号で学習するBPネットワークは,1つの入力信号値に対して,2つ以上の教師信号値が対応する場合がある.このような状態で,BPネットワークを学習させることはできない,この問題を解決するために,BPネットワークヘ入力信号を付加するなどの手法がある,本研究では,BPネットワークヘ入力信号を付加することで,学習能力にどのような影響があるのかを調べるために,入力信号数が異なる2つの非線形信号予測システムニューロンネットワークを用いて学習能力の評価を行った.そして,今回の実験条件では,入力信号数の多い方が,学習能力が高いということが示された.
机译:通常,在学习具有一个输入信号和一个教师信号的时间序列信号的BP网络中,两个或多个教师信号值可能对应于一个输入信号值。为了解决这个问题,有一些方法可以将输入信号添加到BP网络中,在本研究中,将输入信号添加到BP网络中可以提高学习能力。为了研究这种效果,我们使用两种非线性信号预测系统神经元网络评估了学习能力,该系统具有不同数量的输入信号,而在此实验条件下,该系统具有较大的输入信号数量但是,显示出学习能力很高。

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