一种分式过程神经元网络及其应用研究

针对带有奇异值复杂时变信号的模式分类和系统建模问题,提出了一种分式过程神经元网络·该模型是基于有理式函数具有的对复杂过程信号的逼近性质和过程神经元网络对时变信息的非线性变换机制构建的,其基本信息处理单元由两个过程神经元成对偶组成,逻辑上构成一个分式过程神经元,是人工神经网络在结构和信息处理机制上的一种扩展·分析了分式过程神经元网络的连续性和泛函数逼近能力,给出了基于函数正交基展开的学习算法·实验结果表明,分式过程神经元网络对于带有奇异值时变函数样本的学习性质和泛化性质要优于BP网络和一般过程神经元网络,网络隐层数和节点数可较大减少,且算法的学习性质与传统BP算法相同·

多聚合过程神经元网络及其学习算法研究

针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题,提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型.多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数,其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应的累积,可同时反映多个多元过程输入信号在多维空间上的共同作用影响以及过程效应的累积结果.多聚合过程神经元网络是由多聚合过程神经元和其它类型的神经元按照一定的结构关系组成的网络模型,按照输出是否为多元过程函数建立了前馈多聚合过程神经元网络的一般模型和输入输出均为过程函数的多聚合过程神经元网络模型,具有对多元过程信号输入输出关系的直接映射和建模能力.文中给出了一种基于多元函数基展开的梯度下降与数值计算相结合的学习算法,仿真实验结果表明了模型和算法对多元过程信号分类和多维动态过程模拟问题的适应性.