【摘 要】
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针对傅立叶神经网络基频选取及隐含层神经元数目难以确定这一问题，提出一种基于正交最小二乘的傅立叶神经网络结构选择方法。该方法依据傅立叶神经网络激活函数是一系列不同函
【机 构】
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国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心,中国石油大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（51104175）,山东省自然科学基金资助（ZR2011FM014）.
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针对傅立叶神经网络基频选取及隐含层神经元数目难以确定这一问题，提出一种基于正交最小二乘的傅立叶神经网络结构选择方法。该方法依据傅立叶神经网络激活函数是一系列不同函数的特点，给定一个较小的基频，把一系列关于基频整数倍的正余弦函数作为可供选择的激活函数集，然后由正交最小二乘算法选择对网络性能贡献显著的函数作为激活函数，并简化网络结构。以聚合反应器为对象的建模仿真研究表明，正交最小二乘算法可以更有效地确定傅立叶神经网络结构。
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