【摘 要】
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根据多项式理论构造一种以正交多项式作为隐层神经元激活函数的BP神经网络模型。针对该网络提出一种算法,即一种隐层的激励函数为正交多项式及其神经元数目可快速确定的算法
【机 构】
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云南民族大学数学与计算机科学学院,云南省软件工程重点实验室
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根据多项式理论构造一种以正交多项式作为隐层神经元激活函数的BP神经网络模型。针对该网络提出一种算法,即一种隐层的激励函数为正交多项式及其神经元数目可快速确定的算法。首先通过数学证明从理论上验证了该算法的有效性。然后利用计算机对该算法进行仿真与校验,并与传统的BP算法进行比较。结果表明该算法不仅突破了传统BP神经网络的局限性,如收敛速率慢、最佳隐神经元数难确定等,而且能够达到更高的工作精度,从而从实验上验证了该算法的有效性。
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