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Hermite插值神经网络权值和结构确定理论探讨
被引:11
作者
:
论文数:
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机构:
张雨浓
李凌峰
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机构:
中山大学信息科学与技术学院
李凌峰
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机构:
郭东生
论文数:
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机构:
杨逸文
机构
:
[1]
中山大学信息科学与技术学院
来源
:
计算机应用研究
|
2010年
/ 27卷
/ 11期
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;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
140502
[人工智能]
;
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Hermite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。
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页码:4048 / 4051
页数:4
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