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新型Sigma-Pi泛函网络模型

New Sigma-Pi Functional Networks Model

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【作者】 周永权陈东用李陶深

【Author】 ZHOU Yongquan1,CHENG Dongyong2,LI Taosheng2(1.College of Computer and Information Science,Guangxi University for Nationalities,Nanning 530006;2.College of Computer and Electronic Information,Guangxi University,Nanning 530003)

【机构】 广西民族学院计算机与信息科学学院广西大学计算机与电子信息学院广西大学计算机与电子信息学院 南宁530006南宁530003

【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.

【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
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