V正交基网络

摘要：

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.

关键词：V系统、BP神经网络、小波神经网络、Legendre网络、函数逼近

所属期刊栏目：38

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;澳门科学发展基金

在线出版日期：2012-02-21（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：211-214