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神经网络组合预测研究,牛东晓,赵晓坤,在单一预测不能满足精度要求的情况下,组合预测通常是首选方法。传统的组合方法之外,用神经网络进行组合预测,效果更佳。文中以
神经网络研究趋势展望。介绍了神经网络的现状和发展趋势。
PID神经网络改进研究
卷积神经网络CNN研究的相关文章指导,为学者提供一些思路,CNN当前较火热,不断被用于更多的领域,包含图像处理,图像分类,目标检测等等。
作为一个十余年来快速发展的崭新领域,深度学习受到了越来越多研究者的关注,它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势.深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示,而这些表示具有良好的泛
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提出一种利用模拟退火和混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的方法。通过利用混合递阶遗传算法对RBF神经网络的拓扑结构、径向基中心和半径进行参数寻优,引入模拟退火算法对交叉和变异概率进行控制,采用最小二乘
暂态混沌神经网络的算法改进及其在TSP中的应用