多项式前向神经网络

• 作者: 周家启 柏森 谢开贵
• 来源期刊: 重庆大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 多项式前向神经网络 最速下降法 遗传算法 算法收敛性 逼近能力
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 页码范围: 76-79,98
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3466字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2001.03.021

摘要

提出一种新型的前向神经网络模型——多项式神经网络。该网络具有三层结构，隐层、输出层神经元激活函数分别为：f（x）＝xp和线性函数；网络隐层-输出层的权值采取最速下降法学习，输入层-隐层的权值采用遗传算法进行学习；网络学习时，其误差函数单调递减，学习算法具有较好的收敛性；该网络能逼近任意的连续函数，且具有较好的稳定性。应用实例表明该网络的性能是优良的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢开贵	重庆大学电气工程学院电力系统研究所	103	3853	34.0	59.0
2	周家启	重庆大学电气工程学院电力系统研究所	97	5171	45.0	70.0
3	柏森	重庆通信学院一系	63	601	10.0	22.0