【摘 要】
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以平方可积空间上的复指数Fourier级数作为激励函数构造了新型Fourier神经元网络,并推导出采用加号逆表示的网络权值直接确定公式,克服了传统BP神经网络收敛速度慢、易陷于局部极小点、迭代学习易发生振荡等缺陷。并在此基础上构造了隐神经元衍生算法,克服了传统BP神经网络难以确定最优网络拓扑结构的缺点。理论分析及仿真实验表明,该复指数Fourier神经元网络能够一步计算网络最优权值且能自适应调整网
【机 构】
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中山大学信息科学与技术学院,广东海洋大学信息学院
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以平方可积空间上的复指数Fourier级数作为激励函数构造了新型Fourier神经元网络,并推导出采用加号逆表示的网络权值直接确定公式,克服了传统BP神经网络收敛速度慢、易陷于局部极小点、迭代学习易发生振荡等缺陷。并在此基础上构造了隐神经元衍生算法,克服了传统BP神经网络难以确定最优网络拓扑结构的缺点。理论分析及仿真实验表明,该复指数Fourier神经元网络能够一步计算网络最优权值且能自适应调整网络结构,对随机加性噪声具有抑制作用,并能高精度逼近非连续函数。
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