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用改进的单纯形法训练径向基函数神经网络
Using Improved Simplex Algorithm for Training Nonlinear RBF‐NN
용개진적단순형법훈련경향기함수신경망락
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- 발행기관
- 한국어정보학회 바로가기
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- 간행물
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- 통권
- 제10권 1호 (2008.06)바로가기
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- 페이지
- pp.59-61
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- 저자
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- 언어
- 중국어(CHI)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A75588
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원문정보
초록
- 영어
- Proposed a modified Nelder‐Mead simplex
algorithm for training radial basis function neural
networks (RBF‐NN). Traditional simplex algorithm
consists of order, reflect, expand, contract and
shrink operations, and to construct vertices on
the subspace near the constraints. In the
improved simplex algorithm, considered the new
operate method in the feasible fields near the
constrained boundary. This modified method is
simple, accuracy and higher efficiency. Numerical
experiments show that this method is promising
for optimization design of temperature
compensation networks.
목차
Abstract
1. 优化设计的RBF‐NN模型
2. 优化设计方法
3. 数值实验结果
4. 结语
参考文献
키워드
CAD; Simplex algorithm；RBF‐NN; Temperature compensation networks저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국어정보학회 [Korean Language Information Science Society]
- 설립연도
- 1990
- 분야
- 인문학>언어학
- 소개
- 학술적인 연구를 통하여 국어정보처리에 관련된 이론 체계를 정립하고, 산업계와의 긴밀한 협동을 통하여 정보처리 기술을 향상 시키면서 정보산업의 성장을 돕고, 대중적인 교육과 홍보를 통하여 발전된 정보 처리의 기술을 보급하므로써 국어의 문화적 가치를 높히고 국어정보 처리 기술의 국제적 지위향상과 표준화에 기여하고자 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국어정보학 [韓國語情報學]
- 간기
- 반년간
- pISSN
- 2005-1891
- 수록기간
- 1999~2019
- 십진분류
- KDC 706 DDC 406
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