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Structural identifiability of generalized constraint neural network models for nonlinear regression 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2008, 卷号: 72, 期号: 1-3, 页码: 392-400
作者:  Yang, Shuang-Hong;  Hu, Bao-Gang;  Cournede, Paul-Henry
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Identifiability  Parameter Redundancy  Derivative Functional Vector  Nonlinear Regression  Hybrid Neural Network  
An identifying function approach for determining parameter structure of statistical learning machines 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 162, 页码: 209-217
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
Adobe PDF(386Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：348/85  |  提交时间：2015/09/17
Identifying Function  Structural Identifiability  Statistical Learning Machine  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy  Reparameterization  
知识与数据驱动机器学习模型的参数可辨识性理论研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  冉智勇
Adobe PDF(2492Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：488/0  |  提交时间：2015/09/02
可辨识性  参数冗余  信息论  Kullback_leibler 散度  最优化理论  辨识函数  Identifiability  Parameter Redundancy  Information Theory  Kullback-leibler Divergence  Optimization Theory  Identifying Function  
Determining structural identifiability of parameter learning machines 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2014, 卷号: 127, 期号: 1, 页码: 88-97
作者:  Ran, Zhi-Yong;  Hu, Bao-Gang
浏览  |  Adobe PDF(515Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：338/85  |  提交时间：2015/08/12
Identifiability  Parameter Learning Machine  Exhaustive Summary  Kullback-leibler Divergence  Parameter Redundancy