【摘 要】
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针对深度信念网（Deep belief network,DBN）学习连续数据时预测精度较差问题,提出一种双隐层连续型深度信念网.该网络首先对输入数据进行无监督训练,利用连续型传递函数实现数据
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室
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针对深度信念网（Deep belief network,DBN）学习连续数据时预测精度较差问题,提出一种双隐层连续型深度信念网.该网络首先对输入数据进行无监督训练,利用连续型传递函数实现数据特征提取,设计基于对比分歧算法的权值训练方法,并通过误差反传对隐层权值进行局部寻优,给出稳定性分析,保证训练输出结果稳定在规定区域.利用Lorenz混沌序列、CATS序列和大气CO_2预测实验对该网络进行测试,结果表明,连续型深度信念网具有结构精简、收敛速度快、预测精度高等优点.
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