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等式约束下的广义约束神经网络回归模型
他的论文描述了先前关于广义约束神经网络(GCNN)的研究进展。 GCNN模型旨在以简明形式使用任何类型的先验,以便该模型可以实现更高的性能和更好的透明度。在这项工作中,将研究特定类型的先验,即等价函数约束。当现有方法以离散方式将约束施加于给定函数时,我们称为GCNN-EF的方法便能够完全完美地满足方程式的约束。我们通过将常规径向基函数神经网络(RBFNN)的输出与约束条件表示的输出进行加权组合来实现GCNN-EF。与其他现有方法进行比较,对三个综合数据集进行了数值研究。仿真结果证明了使用GCNN
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-20
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38696590