10.3969/j.issn.1002-137X.2011.10.049
V正交基网络
为了改进BP网络的收敛速度与连续正交基网络无法逼近非连续函数的问题,构造了一类基于V正交基的前馈神经网络(简称V正交基网络),并研究其收敛性条件与伪逆规则.由于V系统是L2 ([0,1])上的一类完备的正交函数系,且Fourier-V级数有较快的收敛速度,因此,V正交基网络有较快的收敛速度,且能有效地逼近一类强间断的一元函数.最后,通过仿真实验证明,V正交基网络的收敛速度明显优于传统的BP网络、小波网络与Legendre网络,特别是逼近一类间断点在二进制有理数处的函数时,其优势更加明显.
V系统、BP神经网络、小波神经网络、Legendre网络、函数逼近
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金重点项目10631080;澳门科学发展基金项目045/2006/A
2012-02-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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