【摘 要】
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传统的Elman神经网络处理高维度、多样本的复杂数据时,将出现一系列问题。如网络结构冗余、训练不完善、学习精度差等。这些缺陷不仅会导致网络工作效率低,而且还会使其识别
【机 构】
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中国民航大学航空工程学院,北京航空航天大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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工信部民机专项(MJZ-2017-Y-82),中央高校基本科研业务费中国民航大学专项(3122020032)
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传统的Elman神经网络处理高维度、多样本的复杂数据时,将出现一系列问题。如网络结构冗余、训练不完善、学习精度差等。这些缺陷不仅会导致网络工作效率低,而且还会使其识别精度差。将偏最小二乘回归(partial least squares,PLS)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)与Elman神经网络相结合,提出了一种基于PLS和PSO优化的Elman神经网络算法(PLS-PSO-Elman)。该算法通过PLS减少数据维度,获得较为理想的低维数据,达到简化网络结构的
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