层次式多子网级联神经网络
文献类型：期刊论文
| 作者 | 孙功星 ; 朱科军; 戴长江; 戴贵亮
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| 刊名 | 电子学报
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| 出版日期 | 1999 |
| 期号 | 8页码:49-52 |
| 关键词 | 神经网络 层次式多子网级联 序贯过程 级联相关 |
| 其他题名 | Layered Cascade Multi-Subnet Neural Networks |
| 通讯作者 | 孙功星 |
| 中文摘要 | 本文提出的层次式多子网级联神经网络是一个新的神经网络自结构方案，它通过不断地加入新的子网，逐一地分解复杂的任务为多个简单的子任务，每个子任务为一专有的子网所处理，从而达到分而治之的目的，使问题得以求解．它的优势性能在于它实现了复杂任务的自动分解和模块化训练策略，降低了全局最优搜索的复杂性，提高了训练速度，改善了网络性能．从模拟结果看，层次式多子网级联神经网络不仅在性能上优于ＢＰ网络，而且，在网络的泛化能力方面也优于级联相关学习网络． |
| 公开日期 | 2016-02-25 |
| 源URL | [http://ir.ihep.ac.cn/handle/311005/218621]  |
| 专题 | 高能物理研究所_计算中心 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 孙功星,朱科军,戴长江,等. 层次式多子网级联神经网络[J]. 电子学报,1999(8):49-52. |
| APA | 孙功星,朱科军,戴长江,&戴贵亮.(1999).层次式多子网级联神经网络.电子学报(8),49-52. |
| MLA | 孙功星,et al."层次式多子网级联神经网络".电子学报 .8(1999):49-52. |
入库方式： OAI收割
来源：高能物理研究所
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