特征识别-反馈型神经网络设计

摘要：

构造一个Elman反馈神经网络来进行模式识别,给出了所构造的Elman反馈神经网络的结构,它相对于BP网络的优势在于它能在有限时间内以任意精度逼近任意函数,在错误概率最小的条件下,使识别的结果尽量与客观事物相符.对二者的识别错误率进行比较,结果表明,反馈神经网络在模式识别的稳定性及真实性上有着BP网络所无法比拟的优势.对如何提高反馈神经网络的辨识精度做了一些探讨.

关键词：特征识别、BP前向网络、Elman反馈神经网络、隐含层、性能函数

所属期刊栏目：12

分类号：TP393.02(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：141-143