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基于高斯噪声干扰下的神经网络数据处理及误差分析

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-24  浏览次数:10
摘 要:首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输入输出数据之间的函数关系t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数t=y(x);
  • 【题 名】基于高斯噪声干扰下的神经网络数据处理及误差分析
  • 【作 者】陈华 陈秉岩 刘志军 黄星星
  • 【机 构】河海大学数理部 江苏常州213022 河海大学计信学院 江苏常州213022
  • 【刊 名】《河南科技大学学报:自然科学版》2010年 第2期 61-64页 共4页
  • 【关键词】高斯噪声 径向基函数 数据插值 极大似然估计 误差函数
  • 【文 摘】首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输入输出数据之间的函数关系t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数t=y(x);由似然函数变形构造得到误差平方和函数E**作为误差分析函数,结果表明:E**的最小值点(或极小值点)即为似然函数的最大值点(或极大值点),所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小。
 
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  • (1) 高斯噪声,径向基函数,数据插值,极大似然估计,误差函数
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