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多输入Laguerre正交多项式前向神经网络权值与结构确定法
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作者 张雨浓 刘锦荣 +1 位作者 殷勇华 肖林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第12期249-251,277,共4页
为克服BP神经网络模型及其学习算法中的固有缺陷,根据多项式插值和逼近理论,构造出一种以Laguerre正交多项式作为隐层神经元激励函数的多输入前向神经网络模型。针对该网络模型,提出了权值与结构确定法,以便快速、自动地确定该网络的最... 为克服BP神经网络模型及其学习算法中的固有缺陷,根据多项式插值和逼近理论,构造出一种以Laguerre正交多项式作为隐层神经元激励函数的多输入前向神经网络模型。针对该网络模型,提出了权值与结构确定法,以便快速、自动地确定该网络的最优权值和最优结构。计算机仿真与实验结果显示:该算法是有效的,并且通过该算法所得到的网络具有较优的逼近性能和良好的去噪能力。 展开更多
关键词 多输入 神经网络 Laguerre正交多项式 权值与结构确定法 最优结构
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三输入伯努利神经网络权值与结构双确定 被引量:2
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作者 张雨浓 罗飞恒 +1 位作者 陈锦浩 黎卫兵 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期142-148,共7页
根据函数逼近理论以及Weierstrass逼近定理,构造出一类以伯努利多项式的乘积为隐层神经元激励函数的三输入神经网络模型,即三输入伯努利神经网络。针对该网络模型,根据权值直接确定法以及隐层神经元数目与逼近误差的关系,提出了三个网... 根据函数逼近理论以及Weierstrass逼近定理,构造出一类以伯努利多项式的乘积为隐层神经元激励函数的三输入神经网络模型,即三输入伯努利神经网络。针对该网络模型,根据权值直接确定法以及隐层神经元数目与逼近误差的关系,提出了三个网络权值与结构双确定算法。数值实验显示,由这三个算法分别确定的神经网络在学习与校验方面都拥有优越的性能,同时也具有较佳的预测能力。 展开更多
关键词 伯努利神经网络 权值直接确定 权值与结构确定法 数值实验
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