多输入Sigmoid激励函数神经网络权值与结构确定法

• 作者: 刘锦荣 张雨浓 曲璐 郭东生 陈俊维
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: BP神经网络 多输入 Sigmoid激励函数 权值直接确定法 双阶段结构自确定法
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 4113-4116,4151
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.11.028

摘要

结合伪逆直接计算得到神经元之间最优权值的方法,提出了一种双阶段自动搜索与确定最优网络结构的算法,克服了原有BP神经网络模型及其学习算法的固有缺陷.以函数逼近为例,计算机数值实验结果显示了算法有效且耗时短,证实了由该算法得到的网络对于多输入函数具有较优良的逼近(学习与校验)性能.

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	刘锦荣	中山大学信息科学与技术学院	8	55	3.0	7.0
4	陈俊维	中山大学信息科学与技术学院	2	43	2.0	2.0
5	曲璐	中山大学信息科学与技术学院	4	46	3.0	4.0