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基于ALR的Hopfield神经网络在高程拟合中的应用

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摘要

运用具有正规化项的增广拉格朗日函数作为神经网络的能量函数,辅助二次曲面拟合,进一步探索Hopfield神经网络在高程拟合中的应用.实际算例表明,该方法可以大大提高神经网络的计算效率和可靠性.

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来源
《地球科学与环境学报》 |2007年第4期|408-411|共4页
作者
刘瑞春; 聂建亮; 廖顺山;
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作者单位

山西省地震局,预报中心,山西,太原,030021;

长安大学,地质工程与测绘学院,陕西,西安,710054;

路桥华南工程有限公司,广东,中山,528403;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测量误差与测量平差;
关键词
Hopfield神经网络; 正规化项; 增广拉格朗日函数; 激励函数; 能量函数;

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