文献类型：期刊文章

作　　者：周永权[1] 赵斌[2]

机构地区：[1]广西民族学院数学与计算机科学系,南宁530006 [2]中央民族大学计算机科学与技术系,北京100081

出　　处：《计算机研究与发展》

年　　份：2001

卷　　号：38

期　　号：5

起止页码：587-590

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：首先提出一种双曲函数型神经网络 HFL ANN,设计出一类基于 HFL ANN网络的层次双曲型函数网络HHFL ANN,给出了 HHFL AN N的网络学习算法 ,使其在用于非线性的拟合中体现了较强的优越性 ,对于任意的Volterra级数使用 HHFL ANN网络来逼近是完全可行的 ,该算法较 GMDH算法和 SOP算法 ,具有快速简单的特性 ,它优于 GMDH算法 ,有规律地选取部分多项式 ;优于 SOP算法 ,在构造 SOP网络不需要太多的中间隐层 ,从而加快了学习过程 ,提高了网络的逼近性能 。

关 键 词：双曲函数网络  层次双典函数型神经网络  GMDH算法  自组织多项式网络  学习算法

分 类 号：TP183]