北京生物醫(yī)學(xué)工程

一個(gè)新的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其仿真

A New Time Series Neural Network Model and Its Simulation

作者：歐陽(yáng)楷; 崔淑敏; 賈文艷; 姚京京;

單位：Ouyang Kai; Cui Shumin; Jia Wenyan; Yao Jingjing （Capital University of Medical Sciences; Beijing 100054）;

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型; 時(shí)間序列;

分類(lèi)號(hào)：

出版年·卷·期（頁(yè)碼）：1997·1·2（65-76）

摘要：

作者描述了一種新型的利用神經(jīng)元的時(shí)間總和效應(yīng)構(gòu)成的用于處理時(shí)間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。我們考慮了三種可能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并著重研究了其中的一種，發(fā)現(xiàn)它在仿真實(shí)驗(yàn)中執(zhí)行得很好，而且如果時(shí)間序列是由高維單位矢量構(gòu)成的，則學(xué)習(xí)過(guò)程將變得比較簡(jiǎn)單，因此在附錄中我們給出了兩種將任意時(shí)間序列轉(zhuǎn)變?yōu)楦呔S單位矢量的方法。本文最后描述了證實(shí)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)特性的仿真實(shí)驗(yàn)并可看出此網(wǎng)絡(luò)能確切地重復(fù)再現(xiàn)訓(xùn)練序列。

The authors propose a new neural network utilizing time summing effect of neuron for processing time series, Three kinds of possible architectures are considered in this paper and we stress one of them. lt. performs very well in simulation expedients. lt. has been found that the learning process will become rather simple if the time series is composed of high dimension unity vector. Two methods for translating any time series into high dimension unity vector are given in the appendix. In the last part of th...

參考文獻(xiàn)：

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