Chebyshev神经网络的Levenberg-Marquardt算法

来源 :信息系统工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jinshi46

【摘要】

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基于函数逼近理论,构建了一种神经网络模型,该神经网络采用正交Chebyshev多项式作为隐层激励函数.在此基础上,推导了Chebyshev神经网络的Levenberg-Marquardt学习算法.理论分

【作者】

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陈柏桃肖秀春姜孝华

【机构】

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广东海洋大学法规与质量管理处,湛江,524025;广东海洋大学信息学院,湛江,524025;中山大学信息科学与技术学院,广州,510275

【出处】

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信息系统工程

【发表日期】

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2009年7期

【关键词】

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Chebyshev正交多项式神经网络 Levenberg-Marquardt算法

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基于函数逼近理论,构建了一种神经网络模型,该神经网络采用正交Chebyshev多项式作为隐层激励函数.在此基础上,推导了Chebyshev神经网络的Levenberg-Marquardt学习算法.理论分析及仿真实验表明,该神经网络能够很好地学习样本数据中的不同模式,具有较快训练速度和较高的计算精度.

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