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1.
In this paper, we introduce a new architecture of genetic algorithms (GA)-based self-organizing polynomial neural networks (SOPNN) and discuss a comprehensive design methodology. Let us recall that the design of the “conventional” PNNs uses an extended group method of data handling (GMDH) and exploits polynomials (such as linear, quadratic, and modified quadratic functions) as well as considers a fixed number of input nodes (as being selected in advance by a network designer) at polynomial neurons (or nodes) located in each layer. The proposed GA-based SOPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional PNNs. The design procedure applied in the construction of each layer of a PNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or PNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial, and a collection of the specific subset of input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the network. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented with using chaotic time series data. A comparative analysis reveals that the proposed GA-based SOPNN exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.  相似文献   
2.
本文研究实系数三、四次函数的性质:零点、极值点、拐点的个数;奇偶性;对称中心坐标、对称轴方程,并将其拓广到一般实系数高次多项式函数。  相似文献   
3.
In this paper, we consider some polynomial (α,β)-metrics, and discuss the sufficient and necessary conditions for a Finsler metric in the form F=α a1β a2β2/α a4β4/α3 to be projectively flat, where ai (i=1,2,4) are constants with a1≠0, α is a Riemannian metric and β is a 1-form. By analyzing the geodesic coefficients and the divisibility of certain polynomials, we obtain that there are only five projectively flat cases for metrics of this type. This gives a classification for such kind of Finsler metrics.  相似文献   
4.
给出了矩阵次对角化的概念,并且给出了可逆矩阵可以次对角化的充分必要条件和次对角化的方法。  相似文献   
5.
韩建玲 《宜春学院学报》2012,34(8):30-31,34
求多项式的最大公因式常用分解因式和辗转相除法,分解因式对次数较高的多项式有一定难度,而辗转相除法又比较繁琐,根据矩阵的性质提出了一种求两个及两个以上多项式的最大公因式的方法——数值矩阵法。  相似文献   
6.
许多对称矩阵特征值问题最后归结为解实对称三对角矩阵特征值问题。在文章中为区间分半法(二分法)求实对称三对角矩阵特征值设计了一个递归算法。用一个递归函数可以求出所有特征值,且能求重特征值。  相似文献   
7.
本文给出了高阶Eulerian多项式的计算公式。  相似文献   
8.
本文利用多项式星乘求逆与模p求逆的困难性提出一种数字签名方案,并讨论了该方案的安全性。  相似文献   
9.
指出文献「1」中的一个错误结论。并进一步讨论了一元多项式在有理数范围内的不可约性,给出了一个多项式的根全是实数的一个必要条件。  相似文献   
10.
基尼系数的测算目前有分布函数法、几何计算法与曲线拟合法。本文推导出洛伦兹曲线的三次分段多项式样条函数拟合的简单表达式,再通过样条回归确定系数,从而可以比较精确地求出基尼系数,并在此基础上进行了实证分析,且计算结果比文献[6]的结果要精确。  相似文献   
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