【摘 要】
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针对传统的神经网络中神经元模型在结构和信息存储能力上存在的不足,该文提出了一种基于广义小波基函数网络的神经元数聚模型,这种小波神经网络不仅收敛速度快,非线性逼近能力更好,而且具有内部结构变尺度、自适应调整和广义信息存储等智能化特点,更符合生物原型的实际情况。静态学习和准动态学习仿真实验证明这种神经网络结构的有效性。
【机 构】
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哈尔滨工业大学机器人研究所105室(哈尔滨)
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针对传统的神经网络中神经元模型在结构和信息存储能力上存在的不足,该文提出了一种基于广义小波基函数网络的神经元数聚模型,这种小波神经网络不仅收敛速度快,非线性逼近能力更好,而且具有内部结构变尺度、自适应调整和广义信息存储等智能化特点,更符合生物原型的实际情况。静态学习和准动态学习仿真实验证明这种神经网络结构的有效性。
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