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一种空间几何角度最大化的随机增量学习模型及应用

南静 代伟 袁冠 周平

自动化学报2023,Vol.49Issue(6):1283-1294,12.
自动化学报2023,Vol.49Issue(6):1283-1294,12.DOI:10.16383/j.aas.c211041

一种空间几何角度最大化的随机增量学习模型及应用

A Stochastic Incremental Learning Model With Maximizing Spatial Geometry Angle and Its Application

南静 1代伟 1袁冠 2周平3

作者信息

  • 1. 中国矿业大学信息与控制工程学院 徐州 221116
  • 2. 中国矿业大学计算机科学与技术学院 徐州 221116
  • 3. 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室 沈阳 110819
  • 折叠

摘要

关键词

随机权神经网络/增量学习/空间几何角度最大化约束/无限逼近性

引用本文复制引用

南静,代伟,袁冠,周平..一种空间几何角度最大化的随机增量学习模型及应用[J].自动化学报,2023,49(6):1283-1294,12.

基金项目

国家自然科学基金(61973306),江苏省自然科学基金优秀青年项目(BK20200086),江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX22_2552),中国矿业大学未来杰出人才助力计划(2022WLKXJ077)资助 (61973306)

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0254-4156

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