一种基于Walsh变换的反馈过程神经网络模型及学习算法

• 作者: 李盼池 梁静国 许增福 许少华
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 过程神经元 反馈网络 Walsh变换 学习算法
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 404-407,412
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2004.04.005

摘要

提出了一种带有反馈输入的过程式神经元网络模型,模型为三层结构,其隐层和输出层均为过程神经元.输入层完成连续信号的输入,隐层完成输入信号的空间聚合和向输出层逐点映射,并将输出信号逐点反馈到输入层;输出层完成隐层输出信号的时、空聚合运算和系统输出.在对权函数实施Walsh变换的基础上给出了该模型的学习算法.仿真实验证明了模型和算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	大庆石油学院计算机学院	68	929	15.0	27.0
2	梁静国	哈尔滨工程大学经济管理学院	99	1277	19.0	31.0
3	许增福	哈尔滨工程大学经济管理学院	6	20	3.0	4.0
4	李盼池	大庆石油学院计算机学院	35	807	14.0	28.0