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新型Sigma-Pi泛函网络模型
New Sigma-Pi Functional Networks Model
【摘要】 将泛函神经元结构变形,建立Sigma-Pi泛函网络模型,给出Sigma-Pi泛函网络学习算法。采用数值分析的方法,将Sigma-Pi泛函网络应用于异或问题,结果表明,该网络对于某些问题具有很强的分类能力。该方法的优点在于利用一元函数作为基函数来实现高维函数的逼近,在函数逼近技术上,有着重要的应用价值。
【Abstract】 This paper converts a structure of a functional neuron,presents a Sigma-Pi functional network(SPFN) structure,and proposes the Sigma-Pi functional networks learning algorithm.Using numerical analysis method,the Sigma-Pi functional network is applied to XOR problem.The results demonstrate that the functional network has powerful classification capability.The method has the advantages of using a variable function for multi-dimensional function approximation and important practical significance.
【关键词】 泛函神经元;
泛函网络;
Sigma-Pi泛函网络;
基函数簇;
异或问题;
【Key words】 Functional neuron; Functional networks; Sigma-Pi functional networks; Base functions; XOR problem;
【Key words】 Functional neuron; Functional networks; Sigma-Pi functional networks; Base functions; XOR problem;
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60461001);广西自然科学基金资助项目(0542048)
- 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2006年19期
- 【分类号】TP18
- 【被引频次】10
- 【下载频次】143