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具线性可分训练样本时在线BP神经网络的有限收敛性
  • ISSN号：2095-2651
  • 期刊名称：《数学研究及应用：英文版》
  • 时间：0
  • 分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]大连理工大学应用数学系,辽宁大连116023
  • 相关基金：the National Natural science Foundation of China （10471017）, and the Basic Reseaxch Program of the National Defence Committee of Science, Technology and Industry of China （K1400060406）
作者： 邵郅邛[1], 吴微[1], 杨洁[1]
关键词： 非线性前馈神经网络, 在线BP算法, 有限收敛性, 线性可分训练样本, nonlinear feedforward neural networks, online BP algorithms, finite convergence, linearly separable training patterns.
中文摘要：

当训练样本线性可分时，本文证明前馈神经网络的在线BP算法是有限次收敛的。

英文摘要：

In this paper we prove a finite convergence of online BP algorithms for nonlinear feedforward neural networks when the training patterns are linearly separable.

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期刊信息
  • 《数学研究及应用：英文版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:大连理工大学
  • 主编：王仁宏
  • 地址：大连理工大学应用数学系
  • 邮编：116024
  • 邮箱：
  • 电话：0411-84707392
  • 国际标准刊号：ISSN：2095-2651
  • 国内统一刊号：ISSN：21-1579/O1
  • 邮发代号:8-92
  • 获奖情况:
  • 1998年大连市优秀期刊奖,2000年大连市优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:36