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函数连接型神经网络在氟化物非晶态形成条件中的应用(英文)
1
作者
印春生
郭卫民
+4 位作者
吴孔导
赵巍
潘忠孝
刘树深
李志良
《常德师范学院学报（自然科学版）》
2000年第2期7-10,共4页
函数增强型神经网络 (FunctionalLinkNet,简称FLN)是一种无隐含层的新型网络 ,应用其三阶联合激励增强特性来对三元体系氟化物非晶态形成条件进行识别研究 ,识别准确率近 1 0 0 %。在对预测集的每一个输入信号添加1 0 %的噪音干扰后 ,...
函数增强型神经网络 (FunctionalLinkNet,简称FLN)是一种无隐含层的新型网络 ,应用其三阶联合激励增强特性来对三元体系氟化物非晶态形成条件进行识别研究 ,识别准确率近 1 0 0 %。在对预测集的每一个输入信号添加1 0 %的噪音干扰后 ,发现识别率依然不变。直到噪音添加到1 5% ,仍然能准确判别。可见网络的容错能力是十分令人满意的。
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关键词
函数增强型神经网络
模式识别
三元体系氟化物
非晶态形成
识别率
容错能力
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职称材料
题名
函数连接型神经网络在氟化物非晶态形成条件中的应用(英文)
1
作者
印春生
郭卫民
吴孔导
赵巍
潘忠孝
刘树深
李志良
机构
中国科学技术大学应用化学系
重庆大学生物工程学院
出处
《常德师范学院学报（自然科学版）》
2000年第2期7-10,共4页
基金
Supportedbystatenaturalsciencefundation(No .2 9775 0 0 1)
文摘
函数增强型神经网络 (FunctionalLinkNet,简称FLN)是一种无隐含层的新型网络 ,应用其三阶联合激励增强特性来对三元体系氟化物非晶态形成条件进行识别研究 ,识别准确率近 1 0 0 %。在对预测集的每一个输入信号添加1 0 %的噪音干扰后 ,发现识别率依然不变。直到噪音添加到1 5% ,仍然能准确判别。可见网络的容错能力是十分令人满意的。
关键词
函数增强型神经网络
模式识别
三元体系氟化物
非晶态形成
识别率
容错能力
Keywords
Functional-Link Net(FLN)
three-order joint-activition
amorphous formation conditions of trinal fluorides
fault-tolerant
分类号
O751 [理学—晶体学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
函数连接型神经网络在氟化物非晶态形成条件中的应用(英文)
印春生
郭卫民
吴孔导
赵巍
潘忠孝
刘树深
李志良
《常德师范学院学报（自然科学版）》
2000
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