Hermite前向神经网络隐节点数目自动确定

被引：9

作者：

张雨浓 ^{[1
]}

肖秀春 ^{[1
]}

陈扬文 ^{[2
]}

邹阿金 ^{[1
]}

机构：

[1] 中山大学电子与通信工程系

[2] 中山大学软件学院

来源：

浙江大学学报(工学版) | 2010年 / 44卷 / 02期

关键词：

Hermite神经网络; 隐节点数; 权值直接确定; 伪逆;

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：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

从函数逼近论出发,构造了一类以Hermite正交基为激励函数的前向神经网络.在保证网络逼近能力的前提下,令其输入层至隐层的权值和各神经元阈值分别为1和0,导出了基于伪逆的隐层至输出层最优权值的直接计算公式.并针对Hermite前向神经网络,提出一种依照学习精度要求而逐次递增型的隐节点数自动、快速、准确的确定算法.对多个目标函数的计算机仿真和预测结果表明,该神经网络权值直接确定方法和隐节点数自动确定算法能很快地找到最优的隐节点数及其对应的最优权值,且网络具有较好的预测能力.

引用

页码：271 / 275

页数：5

共 13 条

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