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摘要:
基于函数逼近论,将一组傅立叶基函数作为三层前向神经网络各隐含神经元的输出特性,以其加权和作为网络的非线性输出,构成一种新型的傅立叶神经网络;从理论上解决了单输入神经网络隐含层数及隐含神经元个数难以确定的问题.仿真实验表明,该网络具有优良的逼近任意非线性特性的能力.
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文献信息
篇名 傅立叶神经网络建模研究
来源期刊 湘潭大学自然科学学报 学科 工学
关键词 傅立叶级数 神经网络 最隹均方逼近
年,卷(期) 2001,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 23-26
页数 4页 分类号 TP18
字数 1741字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5900.2001.02.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邹阿金 长沙电力学院数学与计算机系 6 32 3.0 5.0
2 沈建中 中国科学院声学研究所 25 323 10.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
傅立叶级数
神经网络
最隹均方逼近
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湘潭大学自然科学学报
双月刊
1000-5900
43-1066/TN
湖南省湘潭市湘潭大学期刊社
chi
出版文献量(篇)
2407
总下载数(次)
2
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导