文献类型：期刊文章

作　　者：谢开贵[1] 柏森[2] 周家启[1]

机构地区：[1]重庆大学电气工程学院电力系统研究所,重庆400044 [2]重庆通信学院一系,重庆400035

出　　处：《重庆大学学报（自然科学版）》

基　　金：重庆市科委科技计划资助项目! (99 5 918)

年　　份：2001

卷　　号：24

期　　号：3

起止页码：76-79

语　　种：中文

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

摘　　要：提出一种新型的前向神经网络模型———多项式神经网络。该网络具有三层结构 ,隐层、输出层神经元激活函数分别为 :f(x) =xp 和线性函数 ;网络隐层 -输出层的权值采取最速下降法学习 ,输入层 -隐层的权值采用遗传算法进行学习 ;网络学习时 ,其误差函数单调递减 ,学习算法具有较好的收敛性 ;该网络能逼近任意的连续函数 ,且具有较好的稳定性。应用实例表明该网络的性能是优良的。

关 键 词：多项式前向神经网络  最速下降法 算法收敛性 逼近能力  

分 类 号：TP183]