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基于最小二乘法的SIMO傅里叶神经网络研究 被引量:1
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作者 杨旭华 戴华平 孙优贤 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2004年第3期347-351,共5页
利用傅里叶级数的原理,构造单输入、多输出(SIMO)傅里叶神经网络,将非线性映射转化成为线性映射,将求解神经网络权值的方法由非线性优化方法转化成为线性优化方法,并采用最小二乘法计算网络的权值,从而大大提高了神经网络的收敛速度并... 利用傅里叶级数的原理,构造单输入、多输出(SIMO)傅里叶神经网络,将非线性映射转化成为线性映射,将求解神经网络权值的方法由非线性优化方法转化成为线性优化方法,并采用最小二乘法计算网络的权值,从而大大提高了神经网络的收敛速度并避免了局部极小问题.而且,在训练输出样本受白噪声影响时,最小二乘法具有良好的降低噪声影响的功能. 展开更多
关键词 傅里叶神经网络 非线性优化 线性优化 最小二乘法
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