减少噪声对数据污染的一种鲁棒算法
蔡铭辉; 周慧芳; 李杰星
1999-09-30
发表期刊数据采集与处理
ISSN1004-9037
期号03页码:278-283
摘要利用聚类对噪声干扰的抵抗能力和对好的样本进行强化学习的思想,引入了聚类分析和鲁棒因子,提出一种新颖的鲁棒学习算法(包括了选择不同鲁棒因子而构成的鲁棒算法1 和鲁棒算法2),并对三维曲面和混合噪音进行了仿真实验研究。仿真结果表明,该算法在鲁棒性、收敛性方面明显优于普通的BP算法。
关键词噪声 神经网络 能量函数 聚类 鲁棒性 学习算法
DOI10.16337/j.1004-9037.1999.03.004
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语种中文
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/130657
专题国家开放大学广东分部
作者单位佛山广播电视大学!佛山528000;广东工业大学电气工程及自动化系!广州510090
第一作者单位国家开放大学广东分部
第一作者的第一单位国家开放大学广东分部
推荐引用方式
GB/T 7714
蔡铭辉,周慧芳,李杰星. 减少噪声对数据污染的一种鲁棒算法[J]. 数据采集与处理,1999(03):278-283.
APA 蔡铭辉,周慧芳,&李杰星.(1999).减少噪声对数据污染的一种鲁棒算法.数据采集与处理(03),278-283.
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