多输入Laguerre正交多项式前向神经网络权值与结构确定法

摘要：

为克服BP神经网络模型及其学习算法中的固有缺陷,根据多项式插值和逼近理论,构造出一种以Laguerre 正交多项式作为隐层神经元激励函数的多输入前向神经网络模型.针对该网络模型,提出了权值与结构确定法,以便快速、自动地确定该网络的最优权值和最优结构.计算机仿真与实验结果显示:该算法是有效的,并且通过该算法所得到的网络具有较优的逼近性能和良好的去噪能力.

关键词：多输入、神经网络、Laguerre正交多项式、权值与结构确定法、最优结构

所属期刊栏目：39

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61075121,60935001;中央高校基本科研业务费专项资金资助

在线出版日期：2013-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：249-251,277