Padé有理式神经网络及其权值直接确定法

• 作者: 张雨浓 旷章辉 肖秀春
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: Padé近似 有理式神经网络 权值修正 权值直接确定法
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 12-15,20
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

根据Padé近似理论,构造出一类前向有理式神经网络.该网络采用四层结构,其中第一层(输入层)和第三层采用线性激励函数,第二层采用幂激励函数,第四层(输出层)采用分数函数(或称除法函数)作为激励函数.依据梯度下降法思想,推导了其权值修正的迭代公式.针对迭代方法收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点,进一步推导出了基于伪逆的权值直接确定方法,该方法避免了冗长的迭代过程.仿真和预测结果均表明Padé有理式神经网络及其权值直接确定法具有较好的计算速度和更高的逼近与预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雨浓	中山大学信息科学与技术学院	74	496	13.0	16.0
2	肖秀春	中山大学信息科学与技术学院	19	126	8.0	10.0
6	旷章辉	中山大学信息科学与技术学院	3	15	2.0	3.0