文献类型：期刊文章

作　　者：周永权[1] 焦李成[2]

机构地区：[1]西安电子科技大学智能信息处理研究所,西安710071 [2]广西民族大学计算机与信息科学学院,南宁530006

出　　处：《计算机科学》

基　　金：国家自然科学基金[60461001];广西自然科学基金[0542048]项目的资助

年　　份：2007

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：7-9

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：泛函网络是最近提出的一种对神经网络的有效推广。与神经网络不同,它处理的是一般的泛函模型,其神经元函数不固定,而是可学习的,且在各个处理单元之间没有权值。同神经网络一样,至今还没有系统设计方法能够对给定问题设计出近似最优的结构。鉴于此,将整个泛函网络的设计分解为单个神经元的逐个设计;然后,在此框架下提出了基于遗传规划的单个神经元的设计方法,该方法可实现对神经元函数类型的优化。仿真实验表明,本方法是有效可行的,能用较小的网络规模获得更满意的泛化特性。

关 键 词：泛函网络 构造性设计  遗传规划  神经元函数  基函数

分 类 号：TP18]