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基于改进算法的多层神经网络的结构优化设计: 收藏
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引用; 《大连铁道学院学报》2004年第3期25卷 49-52页; 作者：雷铁安吴作伟杨周妮北京交通大学机电学院北京100044; 简要地介绍了工程中应用较多的多层前向神经网络(BP网络)的结构和网络的设计.通过采用一种改进的训练算法(参考隐层的输出),并结合科学的样本选择方法("超立方体"法)设计网络,进行网络训练.最后通过数字仿真证明了这个网络模...; 简要地介绍了工程中应用较多的多层前向神经网络(BP网络)的结构和网络的设计.通过采用一种改进的训练算法(参考隐层的输出),并结合科学的样本选择方法("超立方体"法)设计网络,进行网络训练.最后通过数字仿真证明了这个网络模型用于结构优化设计的有效性.; 来源：详细信息评论

径向基网络在结构设计与分析中的应用: 收藏
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引用; 《钢结构》2005年第2期20卷 57-59,62页; 作者：雷铁安吴作伟杨周妮北京交通大学机电学院北京100044; 详细地介绍了径向基(RBF)神经网络的结构和基本原理。基于RBF神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于RBF神经网络建立结构分析模型的方法。与BP网络的仿真结果对比表明,所建立RBF神经网络模型收敛速度快,拟合精度高,适用...; 详细地介绍了径向基(RBF)神经网络的结构和基本原理。基于RBF神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于RBF神经网络建立结构分析模型的方法。与BP网络的仿真结果对比表明,所建立RBF神经网络模型收敛速度快,拟合精度高,适用于复杂结构的建模问题。; 来源：详细信息评论

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