有理式二阶前馈型神经网络

• 作者: 梁久祯
• 来源期刊: 通讯和计算机：中英文版
• 学科: 工学
• 关键词: 有理式 神经网络 学习算法 函数逼近 模式识别
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TP18

摘要

文章提出了二阶有理式多层前馈神经网络的数学模型。有理式多层神经网络的思想来源于函数逼近理论中的有理式逼近。有理式前馈神经网络模型是传统前俯神经网络模型的推广，能有效地求解函数逼近问题。文章给出了有理式多层神经网络的学习算法，即误差反传播学习算法。就计算复杂度而言，有理式神经网络的学习算法与传统的多层神经网络反传播算法是同阶的。文章还给出了函数逼近和模式识别两个应用实例，实验结果说明二阶有理式多层神经网络在解决传统的问题上是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁久祯	浙江师范大学信息科学与工程学院	14	110	6.0	10.0