一种改进的多层感知器神经网络技术

多层感知器 (multi-layerperceptronnetworks ,MLPN)是一具有多层神经元、前馈、误差反传结构的神经网络 ,它的学习和预测能力受多方面因素的影响。首先我们从理论证明和数值分析的角度研究了传输函数、神经元的数目、网络层数及网络误差的迭代方式等与MLPN学习和预测能力的关系 ,对常规的MLPN作了改进 ;然后结合一个理论模型分析的例子 ,讨论了改进的MLPN对非线性函数的学习能力 ;最后 ,以某地野外磁测数据的去噪为实例 ,将本文介绍的神经网络技术用于插值 ,从而达到去噪的目的。