多输出神经元模型的多层前向神经网络及其应用

• 作者: 何统洲 汪秉文 沈艳军
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 神经元模型 递推最小二乘算法 多输出神经元模型
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 611-613
• 页数: 3页
• 分类号: TP271
• 字数: 1862字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2004.04.026

摘要

研究了一种新的多输出神经元模型.首先,给出这类模型的一般形式,并将该模型应用于多层前向神经网络;其次,给出了其学习算法,即递推最小二乘算法,最后通过几个模拟实验表明,采用多输出神经元模型的多层前向神经网络,具有结构简单,泛化能力强,收敛速度快,收敛精度高等特点,其性能远远优于激活函数可调模型的多层前向神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪秉文	华中科技大学控制科学与工程系	131	1350	20.0	31.0
2	沈艳军	华中科技大学控制科学与工程系	7	65	4.0	7.0