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反插值问题的幂激励前向神经网络求解

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:5
摘 要:针对数值法求解反插值问题时存在的正解精度受初值选取影响、计算速度慢等问题,采用幂激励前向神经网络来求解反插值问题.仿真结果表明,幂激励前向神经网络能够有效地解决一一映射反插值问题,而对于非一一映射,却
  • 【题 名】反插值问题的幂激励前向神经网络求解
  • 【作 者】张雨浓 曾燕 钟童科 唐志双 莫鸿强
  • 【机 构】中山大学信息科学与技术学院 广东广州510275 中山大学数学与计算科学学院 广东广州510275 中山大学软件学院 广东广州510275 华南理工大学自动化科学与工程学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第5期 68-72页 共5页
  • 【关键词】神经网络 权值直接确定 反插值 时序
  • 【文 摘】针对数值法求解反插值问题时存在的正解精度受初值选取影响、计算速度慢等问题,采用幂激励前向神经网络来求解反插值问题.仿真结果表明,幂激励前向神经网络能够有效地解决一一映射反插值问题,而对于非一一映射,却不具备准确反插值的能力.为此,文中提出了一种增加时序控制条件的幂激励前向神经网络,即时序幂激励前向神经网络模型.理论推导和仿真实验结果表明,该时序幂激励神经网络能够更好地解决一一映射及非一一映射反插值问题.
 
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  • (1) 神经网络,权值直接确定,反插值,时序
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