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Hermite插值神经网络权值和结构确定理论探讨
被引量:
4
1
作者
张雨浓
李凌峰
+1 位作者
郭东生
杨逸文
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第11期4048-4051,共4页
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...
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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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
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职称材料
题名
Hermite插值神经网络权值和结构确定理论探讨
被引量:
4
1
作者
张雨浓
李凌峰
郭东生
杨逸文
机构
中山大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第11期4048-4051,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60775050)
"新世纪优秀人才支持计划"基金资助项目(NCET-07-0887)
文摘
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。
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
Keywords
feed-forward neural network
Hermite interpolation
weights-direct-determination
structure-automatic-determination
BP neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Hermite插值神经网络权值和结构确定理论探讨
张雨浓
李凌峰
郭东生
杨逸文
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
4
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