| 判别混沌与噪声的局部可变神经网络方法 |
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| 引用本文： | 赵玉成,肖忠会,许庆余.判别混沌与噪声的局部可变神经网络方法[J].西安交通大学学报,1999,33(10):72-76. |
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| 作者姓名： | 赵玉成 肖忠会 许庆余 |
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| 作者单位： | 西安交通大学,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，西安交通大学研究生院博士学位论文基金 |
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| 摘 要： | 为了解决多对单类型的分类问题（ 尤其是无限多对单） ，提出了一种处理多对单问题的新型神经网络模型———局部可变权值神经网络，并将其应用于混沌信号和噪声的判别．局部可变权值神经网络学习算法与传统神经网络类似，但在工作时可根据网络输入来调整神经网络局部权值．从最后分类结果看，无论是在学习时间还是在分类精度上，局部可变权值神经网络比传统神经网络都要好
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| 关 键 词： | 神经网络 局部可变权值 混沌 噪声 |
| 修稿时间： | 1998-11-10 |
Local Variable Weight Neural Network of Identifying Choas and Noise |
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| Zhao Yucheng,Xiao Zhonghui,Xu Qingyu.Local Variable Weight Neural Network of Identifying Choas and Noise[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,1999,33(10):72-76. |
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| Authors: | Zhao Yucheng Xiao Zhonghui Xu Qingyu |
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| Abstract: | The distinction between chaos and noise is made by classification where one to one refine to one characteristic to one mode. It can be solved by the neural network model. A refined model is proposed to resolve the many characteristics to one mode problem. The local variable weight neural network is used to distinguish chaos and noise. Improvements are made for the learning time and classification. |
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| Keywords: | neural network local variable weight chaos noise |
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