基于高斯噪声干扰下的神经网络数据处理及误差分析

被引：3

作者：

陈华 ^{[1
]}

陈秉岩 ^{[1
]}

刘志军 ^{[2
]}

黄星星 ^{[2
]}

机构：

[1] 河海大学数理部

[2] 河海大学计信学院

来源：

河南科技大学学报(自然科学版) | 2010年 / 31卷 / 02期

关键词：

高斯噪声; 径向基函数; 数据插值; 极大似然估计; 误差函数;

D O I：

10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2010.02.006

中图分类号：

O212 [数理统计];

学科分类号：

070103 [概率论与数理统计];

摘要：

首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输入输出数据之间的函数关系t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数t=y(x);由似然函数变形构造得到误差平方和函数E**作为误差分析函数,结果表明:E**的最小值点(或极小值点)即为似然函数的最大值点(或极大值点),所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小。

引用

页码：61 / 64+111 +111

页数：5

共 7 条

[1]

基于神经网络的电热式微致动器随机有限元分析 [J].