通用神经网络硬件中神经元基本数学模型的讨论

在介绍了作者实现通用神经网络硬件中应用的通用计算公式的基础上,提出了一种能同时模拟包括RBF与传统BP网络神经元在内的各种神经元通用的新的数学计算模型,并把基于这种通用数学计算模型的神经网络CASSANDRA-Ⅱ型神经计算机结构设计中并予以硬件实现.文中还讨论了它所模拟神经元网络的灵活性.     

用前馈神经网络进行带噪声信号的去噪声建模

本文提出了一种用前馈神经网络对带噪声样本的去噪声建模的实验方法,能获得合适的网络模型,并具有较好的去噪声能力。实验对比ＢＰ网络和ＲＢＦ网络去噪声能力上的差别,结果表明,ＲＢＦ网络去噪声能力优于ＢＰ网络。这一结论已被用于为半导体生产工艺控制参数优化的去噪声建模中。