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Laguerre正交基前向神经网络及其权值直接确定法
被引:10
作者
:
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张雨浓
钟童科
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中山大学电子与通信工程系
钟童科
李巍
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中山大学电子与通信工程系
李巍
易称福
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机构:
中山大学电子与通信工程系
易称福
机构
:
[1]
中山大学电子与通信工程系
来源
:
暨南大学学报(自然科学版)
|
2008年
/ 03期
关键词
:
Laguerre正交多项式;
激励函数;
前向神经网络;
BP迭代法;
权值直接确定法;
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
:
根据多项式理论,构造了一种以Laguerre正交多项式作为隐层神经元激励函数的前向神经网络模型.根据标准BP算法,导出了权值修正的迭代公式(包括标量形式和矩阵形式).区别于这种需要迭代训练获得最优权值的方法,针对该网络模型,进一步提出了一种基于伪逆的直接计算权值的方法.该权值直接确定法避免了以往的权值反复迭代训练的冗长过程.仿真结果显示其具有比传统的BP迭代法更快的计算速度,并且能够能达到更高的工作精度.
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