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题名前向傅立叶神经网络系统逼近理论及学习算法
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作者
周永权
何登旭
谢宁新
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机构
广西民族学院数学与计算机科学系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第5期72-75,共4页
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基金
广西自然科学基金资助项目(编号:桂科基0141034)
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文摘
定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络,将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数,设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络,以及奇、偶傅立叶神经网络,基于三角函数逼近论,讨论了前向傅立叶神经网络的三角插值机理及系统逼近理论,且有严格的数学理论基础,给出了前向傅立叶神经网络学习算法,通过学习,它们分别能逼近于给定的傅立叶函数到预定的精度。仿真实验表明,该学习算法效率高,具有极为重要的理论价值和应用背景。
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关键词
前向傅立叶神经网络系统
逼近理论
学习算法
三角函数逼近
函数逼近
人工神经网络
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Keywords
Fourier neurons,Fourier neural networks,triangle function approximate,Learning algorithm
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O174.41
[理学—基础数学]
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