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| 多重最小成分的神经网络算法及其在曲线拟合中的应用 | |
| 引用本文： | 董天信,姜玉英,徐宗本.多重最小成分的神经网络算法及其在曲线拟合中的应用[J].西安交通大学学报,2003,37(2):205-207. |
| 作者姓名： | 董天信 姜玉英 徐宗本 |
| 作者单位： | 西安交通大学理学院,710049,西安 |
| 摘 要： | 讨论了空间曲线的拟合问题与多重最小成分抽取问题的等价性，提出了多重最小成分抽取的无导师，自适应神经网络学习算法，该算法为Oja算法的一种改进，没有任何附加条件，数学分析的结果表明，该算法是一种高效，可靠的多重最小成分的抽取方法，特别可用于空间曲线的拟合。 |
| 关 键 词： | 神经网络 最小成分分析 空间曲线拟合 自适应学习算法 最小成分抽取 Oja算法 |
| 文章编号： | 0253-987X(2003)02-0205-03 |
| 修稿时间： | 2002年5月30日 |
Unsupervised Learning Algorithm for Space-Curve Fitting Based on Multiple Minor Components Analysis |
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| Abstract: | |
| Keywords: | minor component analysis space-curve fitting adapive learning rule |
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