基于HFLANN自组织多项式网络学习算法

作     者：周永权 赵斌 ZHOU Yong-quan;ZHAO Bin

作者机构：广西民族学院数学与计算机科学系南宁530006 中央民族大学计算机科学与技术系北京100081 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2001年第38卷第5期

页      码：587-590页

摘      要：首先提出一种双曲函数型神经网络 HFL ANN,设计出一类基于 HFL ANN网络的层次双曲型函数网络HHFL ANN,给出了 HHFL AN N的网络学习算法 ,使其在用于非线性的拟合中体现了较强的优越性 ,对于任意的Volterra级数使用 HHFL ANN网络来逼近是完全可行的 ,该算法较 GMDH算法和 SOP算法 ,具有快速简单的特性 ,它优于 GMDH算法 ,有规律地选取部分多项式 ;优于 SOP算法 ,在构造 SOP网络不需要太多的中间隐层 ,从而加快了学习过程 ,提高了网络的逼近性能 。

主 题 词：双曲函数网络 层次双典函数型神经网络 GMDH算法 自组织多项式网络 学习算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203146336...