【摘 要】
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利用多层二阶神经元网络快速收敛及逼近连续函数的良好性质,并结合判别分析思想,构建了一种新的分层混合专家结构模型。这种结构模型选用二阶网络作为专家模块,可调权值数量
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利用多层二阶神经元网络快速收敛及逼近连续函数的良好性质,并结合判别分析思想,构建了一种新的分层混合专家结构模型。这种结构模型选用二阶网络作为专家模块,可调权值数量适中,收敛速度快;它首次引入判别分析统计方法,并借鉴模块化设计理念,构建了无训练参数的组合门网模块。专家和门网模块的改进与设计,从根本上降低了分层混合专家网络的训练难度,提高了网络的训练速度和泛化能力。对典型非线性pH值混合槽实例进行了实验,结果表明,在相同的终止条件下,与目前常用的结构模型相比,新型结构模型的收敛速度和泛化能力都得到了显著的提高
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