多项式前向神经网络
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TP183

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Polynomial Feedforward Artificial Neural Network
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    摘要:

    提出了一种新型的前向神经网络模型-多项式神经网络。该网络具有三层结构,隐层、输出层神经元激活函数分别为:f(x)=x^p和线性函数,网络隐层-输出层的权值采取最速下降法学习,输入层-隐层的权值采用遗传算法进行学习;网络学习时,其误差函数单调递减,学习算法具有较好的收敛性;该网络能逼近任意的连续函数,且具有较好的稳定性,应用实例表明该网络的性能是优良的。

    Abstract:

    A new artificial neural network,i.e.,polynomial feedforward artificial neural network(PFANN), which has three layers(input layer,hidden layer and output layer) is presented. The neural activation functions of hidden layer and output layer are f(x)=x p and linear function, respectively. The learning method of hidden-output layer weights is the steepest descent method and the one of input-hidden layer weights is genetic algorithm(GA) . During the learning process, the error function is decreased monotonely. So the learning algorithm is convergent and the network ,which can approximate to arbitrary continuous function , is stable. Some applying samples of PFANN, which reveales the remarkable quality, are proposed,too.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

谢开贵 柏森 等.多项式前向神经网络[J].重庆大学学报,2001,24(3):76-.

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