【摘 要】
：
研究人员对应用最广泛的逆误差传播(BP)神经网络及径向基函数(RBF)神经网络分别进行了回顾与分析,比较了各种神经网络算法的特性与优缺点,选取了两种不同的算法应用于CAGD中
论文部分内容阅读
研究人员对应用最广泛的逆误差传播(BP)神经网络及径向基函数(RBF)神经网络分别进行了回顾与分析,比较了各种神经网络算法的特性与优缺点,选取了两种不同的算法应用于CAGD中一些问题的研究.在BP网络中,研究人员采用改进的Levenberg-Marquardt(LM)算法代替一般的梯度最速下降法,RBF网络中研究人员采和自动选择隐层单元数和中心矢量的OLS学习算法.研究人员将BP网络和RBF网络用于解决CAGD中的下列问题;1,函数的逼近;2,散乱数据的插值;3,自由曲面的生成和重建;4,曲面上的离散点集的光滑插值问题.研究人员将神经网络算法和以前的算法进行比较,发现神经网络方法是一种有效的解决问题的方法.在不同的问题上,BP网络与RBF网络各有自己的优劣.
其他文献
因为自然界中大多数事物的发展规律是不可逆的,所以研究不可逆系统是极其重要的.在动力系统的研究中,为了克服不可逆性带来得困难,人们经常通过探索此类系统所诱导的逆极限这
本文主要研究一类带有齐次函数和临界指数的拟线性椭圆方程组，在前期文献中该类方程组非平凡解以及正解的存在性已经得到了验证，本文主要在前期基础上采用分析技巧及变分方法验
我同玉儒携手相伴25年。这些年,我们总是聚少离多。在他生命最后的90多个日日夜夜,成为我和他一生相守最长的日子。今年4月22日,玉儒在医院检查身体时,发现肠子上长了一个东
《指南》对幼儿园的数学教育提出了新的目标和价值取向:它要求教师引导幼儿“能从生活和游戏中感受事物的数量关系并体验到数学的重要和有趣”.遵循着这一教育精神,如何在生
深度神经网络正在改变互联网。人工智能(AI)系统正被注入到在线服务的各个方面,能够像人类一样分析大量的数字信息,而这些在几年前还是闻所未闻的。它们能够识别照片里的人脸
该文作者找到了图象压缩理论研究与实际应用的结合点——信息论及马尔可夫随机场.该文重点以信息理论为基础,将图象作为具有特殊概率特性的信源,通过考察各种前提下相关信源
本文研究了在光滑有界域中带有变指数的拟线性椭圆方程组的爆破解问题，在常指数的基础上进一步深入讨论一般变指数以及带权变指数两种情况.主要通过运用构造上下解和迭代的方
该文共分五章,除第一间为预备知识外,其余各章主要针对涉及分担值与分担值集的亚纯函数唯一性理论中的一些问题进行研究.在第二章和和三章我们的研究主要围绕1CM+3IM是否=4CM