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基于傅立叶函数基变换的过程神经元网络学习算法
引用本文:许少华,蔡月芹,谢树民.基于傅立叶函数基变换的过程神经元网络学习算法[J].计算机工程与设计,2006,27(23):4413-4415,4418.
作者姓名:许少华  蔡月芹  谢树民
作者单位:1. 大庆石油学院,计算机与信息技术学院,黑龙江,大庆,163318
2. 中兴通讯股份有限公司中心研究院,广东,深圳,518057
基金项目:国家自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研项目
摘    要:针对过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题,提出了一种基于傅立叶正交函数基展开的过程神经元网络学习算法。在网络输入函数空间中引入傅立叶正交函数基,将输入函数和网络连接权函数表示为该组正交基的有限项展开形式,利用函数基的正交性,可简化过程神经元在时间聚合运算中的复杂性,提高网络学习效率。给出了具体的实现算法,仿真实验结果证明了算法的有效性。

关 键 词:过程神经元  正交函数基  傅立叶变换  学习算法  泛函逼近
文章编号:1000-7024(2006)23-4413-03
收稿时间:2005-11-05
修稿时间:2005-11-05

Learning algorithm of procedure neural network based on orthogonal function base
XU Shao-hua,CAI Yue-qin,XIE Shu-min.Learning algorithm of procedure neural network based on orthogonal function base[J].Computer Engineering and Design,2006,27(23):4413-4415,4418.
Authors:XU Shao-hua  CAI Yue-qin  XIE Shu-min
Affiliation:1. College of Computer and Information Technology, Daqing Petroleum Institute, Daqing 163318, China; 2. Center Academe of ZTE Corporation, Shenzhen 518057, China
Abstract:Aimed at procedure neural network(PNN) 's aggregation operation problem in time field,a learning algorithm of PNN based on orthogonal is shown.Fourier function orthogonal base is introduced into input function space of network,and both input function and weight function are denoted limited items of function orthogonal base.Using the orthogonality of function base,the complexity of PNN in time aggregation computing is simplified,the learning efficiency ofthe network is improved.The algorithm of general realization is presented,and the simulation experience proved availability of the algorithm.
Keywords:process neuron  orthogonal function base  Fourier conversion  learning algorithm  functional approach
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