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卫敏

作品数：1 被引量：46H指数：1
供职机构：中国科学院数学与系统科学研究院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
相关领域：经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇梯度下降
  • 1篇梯度下降法
  • 1篇下降法
  • 1篇RBF神经网...

机构

  • 1篇北京化工大学
  • 1篇中国科学院数...

作者

  • 1篇余乐安
  • 1篇卫敏

传媒

  • 1篇管理科学学报

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
具有最优学习率的RBF神经网络及其应用被引量：46
2012年
传统固定学习率的RBF神经网络在金融时间序列预测方面已经有比较成功的应用,但网络学习率的选择问题却给传统RBF神经网络的使用带来了不便.利用梯度下降法及优化方法推导出了RBF神经网络的动态最优学习率并将其应用于网络学习算法,具有最优学习率的RBF神经网络能够在保证网络稳定学习的同时兼顾网络的收敛速度.为了检验具有动态最优学习率的RBF神经网络的预测效果,对沪深300指数波动率进行了预测实验.实验结果表明,具有动态最优学习率的RBF神经网络比传统的固定学习率的RBF神经网络有着更快的收敛速度,同时也避免了人为选定学习率的不便.
卫敏余乐安
关键词：RBF神经网络梯度下降法
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