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一个新的二进前向多层网学习算法及布尔函数优化实现
章照止1; 杨义先2; 马晓敏2
1999-01-01
发表期刊电子学报
ISSN0372-2112
卷号027期号:012页码:110
摘要本文首先给出二进前向多层网几何学习算法的一个改进策略,提高了原算法的学习效率,然后同个新的神经网络启发式遗传几何学习算法。HGGL算法采用面向知识的交叉算子和变异算子对几何超平面进行优化的划分,同时确定隐层神经元的个数及连接权系数和阈值,对任意布尔函数,HGGL算法可获得迄今为止隐节点数量少的神经网络结构。
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/46582
专题中国科学院数学与系统科学研究院
作者单位1.中国科学院数学与系统科学研究院
2.北京邮电大学
推荐引用方式
GB/T 7714
章照止,杨义先,马晓敏. 一个新的二进前向多层网学习算法及布尔函数优化实现[J]. 电子学报,1999,027(012):110.
APA 章照止,杨义先,&马晓敏.(1999).一个新的二进前向多层网学习算法及布尔函数优化实现.电子学报,027(012),110.
MLA 章照止,et al."一个新的二进前向多层网学习算法及布尔函数优化实现".电子学报 027.012(1999):110.
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