Hermite插值神经网络权值和结构确定理论探讨

• 作者: 张雨浓 李凌峰 杨逸文 郭东生
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 前向神经网络 Hermite插值 权值直接确定方法 网络结构自确定方法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 4048-4051
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.11.010

摘要

为了克服BP神经网络固有的缺陷,基于Hermite插值理论,构造了一种新型的前向神经网络模型(即Hermite插值神经网络模型).针对该网络模型,提出了一种基于矩阵伪逆的权值直接确定方法,并在此基础上探讨了隐神经元数目自动确定的方法(即网络结构自确定方法).计算机仿真结果表明,相比于传统的BP神经网络,使用权值与结构双确定方法的Hennite插值神经网络具有更好的收敛速度和校验能力.同时,也验证了该神经网络良好的降噪和预测能力.

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	郭东生	中山大学信息科学与技术学院	7	59	4.0	7.0
3	杨逸文	中山大学信息科学与技术学院	4	21	3.0	4.0
4	李凌峰	中山大学信息科学与技术学院	1	8	1.0	1.0