一种权值直接确定及结构自适应的Chebyshev基函数神经网络

• 作者: 姜孝华 张雨浓 曾庆淡 邹阿金 陈裕隆
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 Chebyshev正交基 权值直接确定 结构自适应确定
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 210-213
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.06.056

摘要

基于函数逼近理论,构造一种Chebyshev基函数神经网络模型.推导出该网络模型的权值直接确定方法,可一步计算出权值,克服了传统BP神经网络学习率选取困难、学习过程冗长和易陷入局部极小等缺点.在此基础上,设计了基于二分搜索的结构自适应算法,根据精度要求自动确定网络最优结构.理论分析及仿真验证均表明,该网络不仅能够快速地完成网络权值确定和结构自适应,且具有优异的学习与逼近能力,而且对随机加性噪声也具有较好的抑制作用.

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	姜孝华	中山大学信息科学与技术学院	31	209	10.0	12.0
3	邹阿金	中山大学信息科学与技术学院	11	66	4.0	8.0
5	陈裕隆	中山大学信息科学与技术学院	6	153	6.0	6.0
8	曾庆淡	中山大学信息科学与技术学院	4	41	3.0	4.0