基于多输入泛函网络的构造和学习策略

• 作者: 崔明义 张新祥 张瑞 苏白云
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 泛函网络 MIOFN 泛函方程 拓扑结构 学习
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 169-171,192
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2006.10.045

摘要

泛函网络是类似于人工神经网络的新型网络模型,是泛函方程的网络表达形式.本文针对复杂泛函网络构造和学习中存在的问题,提出了多输入泛函网络模型MIOFN.通过对该模型的分析,提出了简化和学习的方法,并进行了仿真实验.结果表明,本文提出的MIOFN运行是可靠的,在工程应用中是有效可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔明义	河南财经学院计算机科学系	31	89	5.0	7.0
2	张新祥	河南财经学院计算机科学系	17	88	5.0	9.0
3	苏白云	河南财经学院计算机科学系	18	57	5.0	7.0
4	张瑞	河南财经学院计算机科学系	19	89	5.0	9.0