文摘
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提出一种新的基于约束学习视经网络的递推分块该法,来分批(块)求解任意高阶多荐式的任意数(小于多荐式的阶)个根(包括复根),同时给出了基于多项式中根与系数间的约束关系构造的用于求根的BP网络约束学习算法,提出了对应的学习参数的自适应选择方法,实验结果表明,这种分块神经求根方法,相对传统方法,能够快速有效地获得任意高阶多项式对应的根。 |
来源
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中国科学. E辑
, 技术科学,2003,33(12):1115-1124 【核心库】
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关键词
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递推分块方法
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BP网络
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约束学习算法
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Laguerre法
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Muller法
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Jenkins-Traub法
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自适应参数选择
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高阶任意多项式
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实或复根
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地址
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1.
中国科学院合肥智能机械研究所, 合肥, 230031
2.
香港理工大学电子资讯工程系, 香港
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语种
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中文 |
文献类型
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研究性论文 |
ISSN
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1006-9275 |
学科
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自动化技术、计算机技术 |
基金
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国家自然科学基金
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中国科学院“百人计划”项目
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文献收藏号
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CSCD:1241087
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