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摘要:
基于多元函数逼近与二元幂级数展开理论,构建了一个以二元幂函数序列为隐神经元激励函数的两输入幂激励前向神经网络模型.以该网络模型为基础,基于权值直接确定法以及隐神经元数目与逼近误差的关系,提出了一种网络权值与结构确定算法.计算机仿真与数值实验结果验证了所构建的网络在逼近与去噪方面具有优越的性能,所提出的权值与结构确定算法能够快速、有效地确定网络的权值与最优结构,保证网络的最佳逼近能力.
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文献信息
篇名 两输入幂激励前向神经网络权值与结构确定
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 权值与结构确定算法 二元幂级数展开 两输入幂激励前向神经网络 最优结构 权值直接确定法
年,卷(期) 2012,(15) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 102-106,122
页数 分类号 TP183
字数 4469字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.15.022
五维指标
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
5 劳稳超 中山大学信息科学与技术学院 4 42 4.0 4.0
6 余晓填 中山大学信息科学与技术学院 3 42 2.0 3.0
7 李钧 中山大学信息科学与技术学院 4 16 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
权值与结构确定算法
二元幂级数展开
两输入幂激励前向神经网络
最优结构
权值直接确定法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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