过程神经元网络的理论研究与仿真

摘要：

过程神经元网络是一种适合于处理过程式信号输入的网络,其基本单元是过程神经元--一种新的神经元模型.过程神经元和传统神经元既存在本质区别,又有着紧密的联系,前者可用后者以任意精度无限逼近.文中首先介绍了过程神经元及其网络模型;然后,给出了过程神经元的两个逼近定理及其证明--时域特征扩展模型和正交分解特征扩展模型.基于第二个定理,给出了数值输出型过程神经网络的相关推论.针对模拟信号的仿真实验表明,过程神经网络对白噪声具有很好的抑制作用.最后,针对过程神经网络面临的主要问题进行讨论,指出了一些具有前景的研究方向.

关键词：人工神经网络、过程神经元、仿真、函数正交基、傅立叶级数、特征扩展

所属期刊栏目：35

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60274033

在线出版日期：2008-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：162-167