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一种基函数神经网络最优隐神经元数目快速确定算法

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摘要

以线性无关的基函数作为隐层神经元的激励函数,构建了一类基函数神经网络,且推导出该类神经网络的学习算法;在此基础上,设计了一种基于指数增长和折半删减的快速最小隐神经元数目确定算法.仿真实验表明,此算法能自适应地、快速有效地确定网络最小隐层神经元数目.

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来源
《微电子学与计算机》 |2010年第1期|57-60|共4页
作者
肖秀春; 姜孝华; 张雨浓;
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作者单位

广东海洋大学信息学院;

中山大学信息科学与技术学院;

浙江大学CAD/CG国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
广义多项式; 神经网络; 结构自适应确定; 指数增长; 折半删减;

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