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两输入幂激励前向神经网络权值与结构确定
被引量：
11
1
作者
张雨浓
劳稳超
+1 位作者
余晓填
李钧
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第15期102-106,122,共6页
基于多元函数逼近与二元幂级数展开理论,构建了一个以二元幂函数序列为隐神经元激励函数的两输入幂激励前向神经网络模型。以该网络模型为基础,基于权值直接确定法以及隐神经元数目与逼近误差的关系,提出了一种网络权值与结构确定算法...
基于多元函数逼近与二元幂级数展开理论,构建了一个以二元幂函数序列为隐神经元激励函数的两输入幂激励前向神经网络模型。以该网络模型为基础,基于权值直接确定法以及隐神经元数目与逼近误差的关系,提出了一种网络权值与结构确定算法。计算机仿真与数值实验结果验证了所构建的网络在逼近与去噪方面具有优越的性能,所提出的权值与结构确定算法能够快速、有效地确定网络的权值与最优结构,保证网络的最佳逼近能力。
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关键词
权值与结构确定算法
二元幂级数展开
两输入幂激励前向神经网络
最优结构
权值直接确定法
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题名
两输入幂激励前向神经网络权值与结构确定
被引量：
11
1
作者
张雨浓
劳稳超
余晓填
李钧
机构
中山大学信息科学与技术学院
中山大学深圳研究院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第15期102-106,122,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61075121
No.60935001)
中央高校基本科研业务费专项资金
文摘
基于多元函数逼近与二元幂级数展开理论,构建了一个以二元幂函数序列为隐神经元激励函数的两输入幂激励前向神经网络模型。以该网络模型为基础,基于权值直接确定法以及隐神经元数目与逼近误差的关系,提出了一种网络权值与结构确定算法。计算机仿真与数值实验结果验证了所构建的网络在逼近与去噪方面具有优越的性能,所提出的权值与结构确定算法能够快速、有效地确定网络的权值与最优结构,保证网络的最佳逼近能力。
关键词
权值与结构确定算法
二元幂级数展开
两输入幂激励前向神经网络
最优结构
权值直接确定法
Keywords
Weights-And-Structure-Determination（WASD）algorithm
two-variable power series expansion
two- input power-activation feed-forward neural network
optimal structure
weights-direct-determination method
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
两输入幂激励前向神经网络权值与结构确定
张雨浓
劳稳超
余晓填
李钧
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
11
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