本文選題：數(shù)據(jù)分類　切入點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《控制與決策》2012年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：討論一種基于信息熵的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類方法,通過所有神經(jīng)元的統(tǒng)計權(quán)重信息對輸入數(shù)據(jù)進行投票分類.這種多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及基于信息量的分割算法,使得它在數(shù)據(jù)分類問題上比現(xiàn)有的多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的表現(xiàn).其并行的可擴展結(jié)構(gòu)適合硬件實現(xiàn),能夠提高實際運算速度,適合用來處理金融方面高維度、復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)問題.
[Abstract]:This paper discusses a neural network data classification method based on information entropy, which classifies the input data by the statistical weight information of all neurons. The multi-layer network structure and the segmentation algorithm based on the amount of information are discussed. The parallel scalable structure is suitable for hardware implementation, it can improve the actual operation speed, and it can be used to deal with the high dimension of finance, which makes it perform better in data classification than most existing neural networks, and its parallel scalable structure is suitable for hardware implementation. Complex massive data problems.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;俄亥俄大學(xué)電機與計算機科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(70871002)
【分類號】：F830;F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1611689