新的组合激活函数BP网络模型研究

被引：66

作者：

张海燕

冯天瑾

机构：

[1] 青岛海洋大学电子工程系,青岛海洋大学电子工程系青岛,,青岛,

来源：

青岛海洋大学学报(自然科学版) | 2002年 / 04期

关键词：

BP神经网络; 神经元模型; 组合激活函数; 内部智能处理;

D O I：

10.16441/j.cnki.hdxb.2002.04.020

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：

作者提出了一种新的 BP神经网络模型 ,其隐层激活函数采用中心参数可调的 Gaussian函数 ,输出层采用斜度可调的 Sigmoid函数 ,从而神经元具有了更强的信息存储、处理能力。由于采用组合函数 ,将 Gaussian函数良好的局部性和 Sigmoid函数良好的全局性相结合 ,提高了神经网络的收敛速度。几个典型实验的结果表明 ,与传统 BP网络模型相比 ,新网络模型在学习能力和泛化推广能力方面都有明显提高

引用

页码：621 / 626

页数：6

共 4 条

[1]

A new kind of neuron model with a tunable activation function and its applications.[J].Youshou Wu;Mingsheng Zhao;Xiaoqing Ding.Science in China Series E: Technological Sciences.1997, 1

[2]

一种基于BP算法学习的小波神经网络 [J].

陈哲 ;

冯天瑾 ;

陈刚 .

青岛海洋大学学报(自然科学版), 2001, (01) :122-128

[3]

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冯天瑾 ;

陈哲 ;

顾方方 .

青岛海洋大学学报(自然科学版), 2000, (01)

[4]

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