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钟童科

作品数:2 被引量:11H指数:1
供职机构:中山大学信息科学与技术学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇权值
  • 2篇权值直接确定
  • 1篇正交基
  • 1篇神经网络求解
  • 1篇前向神经网络
  • 1篇权值直接确定...
  • 1篇网络求解
  • 1篇激励函数
  • 1篇函数
  • 1篇LAGUER...

机构

  • 2篇中山大学
  • 1篇华南理工大学

作者

  • 2篇张雨浓
  • 2篇钟童科
  • 1篇莫鸿强
  • 1篇曾燕
  • 1篇李巍
  • 1篇易称福
  • 1篇唐志双

传媒

  • 1篇华南理工大学...
  • 1篇暨南大学学报...

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2008
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
Laguerre正交基前向神经网络及其权值直接确定法被引量:11
2008年
根据多项式理论,构造了一种以Laguerre正交多项式作为隐层神经元激励函数的前向神经网络模型.根据标准BP算法,导出了权值修正的迭代公式(包括标量形式和矩阵形式).区别于这种需要迭代训练获得最优权值的方法,针对该网络模型,进一步提出了一种基于伪逆的直接计算权值的方法.该权值直接确定法避免了以往的权值反复迭代训练的冗长过程.仿真结果显示其具有比传统的BP迭代法更快的计算速度,并且能够能达到更高的工作精度.
张雨浓钟童科李巍易称福
关键词:激励函数前向神经网络权值直接确定法
反插值问题的幂激励前向神经网络求解
2009年
针对数值法求解反插值问题时存在的正解精度受初值选取影响、计算速度慢等问题,采用幂激励前向神经网络来求解反插值问题.仿真结果表明,幂激励前向神经网络能够有效地解决一一映射反插值问题,而对于非一一映射,却不具备准确反插值的能力.为此,文中提出了一种增加时序控制条件的幂激励前向神经网络,即时序幂激励前向神经网络模型.理论推导和仿真实验结果表明,该时序幂激励神经网络能够更好地解决一一映射及非一一映射反插值问题.
张雨浓曾燕钟童科唐志双莫鸿强
关键词:神经网络权值直接确定
共1页<1>
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