| 基于PLS的Elman神经网络算法研究 | |
| 丁世飞 ; 贾伟宽 ; 许新征 ; 苏春阳 | |
| 2015-09-01 ; 2015-09-01 | |
| 关键词 | Elman神经网络 偏最小二乘法 PLS-Elman算法 主成分分析 |
| 中文摘要 | 针对特征变量多的小样本,结合偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)法则原理与Elman神经网络结构性质,提出基于PLS的Elman神经网络算法(PLS-Elman).新算法通过PLS对高维小样本进行特征降维时,顾及了与因变量的相关程度,所得到的数据进行网络训练和仿真,明显的简化了网络结构,且可得较精确的网络模型.通过实例分析,结果表明新算法提高了网络的收敛速度、预测的精准率,证明新算法提高网络处理问题的效率.同时为便于验证新算法的有效性,与基于主成分分析(Principal Component Analys,PCA)的Elman神经网络算法(PCA-Elman)进行了比较,PLS-Elman算法有明显的优越性. |
| 其他责任者 | 中国矿业大学计算机科学与技术学院 ; 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/10695]  |
| 专题 | 中国矿业大学（徐州） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 丁世飞,贾伟宽,许新征,等. 基于PLS的Elman神经网络算法研究[J],2015, 2015. |
| APA | 丁世飞,贾伟宽,许新征,&苏春阳.(2015).基于PLS的Elman神经网络算法研究.. |
| MLA | 丁世飞,et al."基于PLS的Elman神经网络算法研究".(2015). |
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