1]。具有 G MDH 组织结构的神经网络称为G MDH 神经网络,也称为多项式网络,是前馈神经网络中一种用于预 测的实用神经网络,其特点是网络结构不固定,会在3收稿日期:2007212221 作者简介:潘国荣,男,1960年生,教授,博士生导师,主要研究方向精密工程测量、工业测量与测量数据处理.E -mail:pgr2@163.com ...
另外,随着研究的深入,将会发掘出更多的新型神经网络模型和算法,如混合式神经网络、忆阻器神经网络等,这些新型的神经网络模型将会有望在未来的应用中发挥重要的作用。最后,随着人工智能技术的普及和应用,GMDH神经网络与神经网络算法将会逐渐渗透到各个领域中,从而推动社会的进步和发展。综上所述,GMDH神经网络与神经网络算...
第31卷第4期001年7月数学的实践与认识MATHEMATICSINPRACTICEANDTHEORYVol131 No14 July001 基于自组织理论的GMDH神经网络算法及应用刘光中1 颜科琦1 康银劳1.四川大学管理科学与工程系成都 6100651西南交通大学经济管理学院成都 610031摘要: 本文在自组织控制论的基
的输入神经元数越少则网络结构越简单,训练效率越高J。所以本文将粗糙集理论应用于GMDH神经网络 分类模型的建立,该方法提高了目标识别的效率,并满足目标识别精度的要求。 1 基于RS的GMDH神经网络模型 建立基于Rs的GMDH神经网络模型包含4个步骤:①建立决策表;②决策表D,属性约简,求新决策表 ...
GMDH神经网络算法初始变量预选中间变量终止法则变形预测针对GMDH神经网络存在的不足,分别从网络初始变量预选个数的确定,部分表达式构成,中间 变量选择准则,终止法则等方面进行改进,并且用Matlab语言编程实现之.将改进之后的GMDH神经网络应用于非线性变形数据预测之中,并且将短期以及 长期预测结果与BP神经网络以及GMDH神经网络...
基于DFA方法的自组织组合预测模型的应用 上根据自组织数据挖掘的理论与方法,提出了自组织组合预测模型.模型预测结果及与ARIMA,GMDH自回归,SPSS曲线估计等三个单项预测模型及最优线性组合,人工神经网络组合等... 叶学芳,何跃 - 《统计与决策》 被引量: 8发表: 2010年 ...
基于RS的GMDH神经网络在空袭目标识别中的应用
GMDH网络利用GMDH(GroupMethodofDataHanding)神经网络进行数据预测.与一般的前馈神经网络不同 ,GMDH网络的结构确定于训练过程之中 ,因而可大大提高神经网络性能 ,从而特别适用于数据预测.文中提供的两个实例表明 ,利用GMDH网络进行数据预测的结果与实际值符合得很好 ,特别在金融预测方面有很好的应用前景.doi:CNKI:SUN:...
GMDH神经网络算法初始变量预选中间变量终止法则变形预测针对GMDH神经网络存在的不足,分别从网络初始变量预选个数的确定,部分表达式构成,中间变量选择准则,终止法则等方面进行改进,并且用Matlab语言编程实现之.将改进之后的GMDH神经网络应用于非线性变形数据预测之中,并且将短期以及长期预测结果与BP神经网络以及GMDH神经网络得到...