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期刊文章详细信息

层次泛函网络学习算法及其在时间序列分析中的应用    

Learning Algorithm of Hierarchical Functional Network and Its Application in Time Series Analysis

  

文献类型:期刊文章

作  者:周永权[1] 何登旭[2] 焦李成[1] 李陶深[3]

机构地区:[1]西安电子科技大学智能信息处理研究所,西安710071 [2]广西民族大学计算机与信息科学学院,南宁530006 [3]广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004

出  处:《数据采集与处理》

基  金:国家自然科学基金(60461001)资助项目;广西自然科学基金(0542048)资助项目

年  份:2006

卷  号:21

期  号:2

起止页码:123-127

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:设计了一类单输入单输出泛函网络与双输入单输出泛函网络作为构造层次泛函网络基本模型。提出了一种层次泛函网络模型,给出了层次泛函网络构造方法和学习算法,而层次泛函网络的参数利用解方程组来进行逐层学习。以时间序列中典型的Hénon映射为例,通过比较分析看出,层次泛函网络更适合于时间序列分析。计算机仿真结果表明,这种层次学习方法,对时间序列具有收敛速度快和逼近精度高等特点。

关 键 词:函数变换 泛函网络 层次泛函网络  学习算法 HÉNON映射

分 类 号:TP183]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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