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傅立叶神经网络建模研究

A Neural Network Model Structure Study Based on Fourier

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【作者】 邹阿金沈建中

【Author】 ZOU Ajin 1 , SHEN Jianzhong 2 (Dept. of Math. & Computer, Changsha Univ. of Electr, Changsha 410077,Chain; 2. Institute of Acoustics. Chinese Academy of Sciences, 100080)

【机构】 长沙电力学院数学与计算机系!长沙410077中国科学院声学研究所!北京100080

【摘要】 基于函数逼近论 ,将一组傅立叶基函数作为三层前向神经网络各隐含神经元的输出特性 ,以其加权和作为网络的非线性输出 ,构成一种新型的傅立叶神经网络 ;从理论上解决了单输入神经网络隐含层数及隐含神经元个数难以确定的问题 .仿真实验表明 ,该网络具有优良的逼近任意非线性特性的能力 .

【Abstract】 Applying the function approximation theory to neural networks, this paper presents a neural network model based on Fourier Transform. The simulation results have proven it has excellent performance of approximating non-linear properties.

【基金】 国家自然科学基金!资助项目 (199740 0 2 )
  • 【文献出处】 湘潭大学自然科学学报 ,Natural Science Journal of Xiangtan University , 编辑部邮箱 ,2001年02期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】11
  • 【下载频次】170
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