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基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型

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根据实际应用中神经网络训练样本通常具有内在特征和规律性,提出一种基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型.通过自组织竞争网络的聚类特征,改善样本训练对BP网络性能的影响.BP神经网络采用收敛速度较快和误差精度较高的动量-自适应学习速率调整算法.并通过基于这种模型的空气质量预测实验,表明基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型首先会提高收敛速度,其次会减少陷入局部最小的可能.提高预测精度.

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来源
《2009年全国理论计算机科学学术年会》|2009年|167-170|共4页
会议地点哈尔滨
作者
杜晓亮; 蒋志方; 谭业浩;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;大气评价;
关键词
训练样本; 自组织聚类; BP神经网络; 空气质量; 预测模型;

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