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分析了具有遗忘行性及信息锁存能力的状态回归神经网络的计算方法，针对多输入多输出时序样本，提出了更能反映网络短时记忆能力以及时序样本数据物理特性的同时刻反馈控制和计算方法，实验结果显示，该文提出的方法对时序样本的学习和记忆不但具有更高的准确性，而且不增加计算的复杂性。
回归神经网络中样本特征记忆的反馈控制方法研究
【摘 要】
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分析了具有遗忘行性及信息锁存能力的状态回归神经网络的计算方法，针对多输入多输出时序样本，提出了更能反映网络短时记忆能力以及时序样本数据物理特性的同时刻反馈控制和计算
【机 构】
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华南理工大学电子与通信工程系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2002年21期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:69783008),广东省自然科学基金资助项目(编号:970461)
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