【摘 要】
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根据多项式插值与逼近理论，提出了一种基于Hermite正交基的前向神经网络模型．该神经网络采用3层前向结构，以一组Hermite正交多项式作为隐层神经元的激励函数，而输入输出层神经元
【机 构】
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中山大学电子与通信工程系,中山大学软件学院
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根据多项式插值与逼近理论，提出了一种基于Hermite正交基的前向神经网络模型．该神经网络采用3层前向结构，以一组Hermite正交多项式作为隐层神经元的激励函数，而输入输出层神经元则采用线性激励函数．依据误差回传（BP）算法给出了权值修正的迭代公式．区别于以往反复迭代训练而达到最优权值的标准做法，针对该Hermite正交基前向神经网络模型，进一步提出了一种基于伪逆的直接计算权值的方法（即一步确定）．该权值直接确定法避免了以往的权值反复迭代的冗长训练过程，仿真结果显示其具有比传统的BP迭代法更快的计算速度
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