文献类型：期刊文章

作　　者：周永权[1]

机构地区：[1]广西民族学院数学与计算机科学系,南宁530006

出　　处：《计算机研究与发展》

年　　份：2000

卷　　号：37

期　　号：3

起止页码：264-271

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文中对ＭＰ神经元模型进行了推广，定义了多项式代数神经元、多项式代数神经网络，将多项式代数融入代数神经网络，分析了前向多项式代数神经网络函数逼近能力及理论依据，设计出了一类双输入单输出的前向４层多项式代数神经网络模型，由该模型构成的网络能够逼近于给定的二元多项式到预定的精度．给出了在Ｐ－ａｄｉｃ意义下的多项式代数神经网络函数逼近整体学习算法，在学习的过程中，不存在局部极小，通过实例表明，该算法有效．最后，指出ＦＬＡＮＮ中函数展开型网络均可由神经元的激发函数变换来实现，为近似符号网络计算提供一新理论和方法．

关 键 词：多项式代数 函数逼近 学习算法 神经网络

分 类 号：TP18]