华南理工大学学报（自然科学版）
華南理工大學學報（自然科學版）
화남리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTH CHINA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2009年
5期
68-72
,共5页
张雨浓%曾燕%钟童科%唐志双%莫鸿强
張雨濃%曾燕%鐘童科%唐誌雙%莫鴻彊
장우농%증연%종동과%당지쌍%막홍강
神经网络%权值直接确定%反插值%时序
神經網絡%權值直接確定%反插值%時序
신경망락%권치직접학정%반삽치%시서
针对数值法求解反插值问题时存在的正解精度受初值选取影响、计算速度慢等问题,采用幂激励前向神经网络来求解反插值问题.仿真结果表明,幂激励前向神经网络能够有效地解决一一映射反插值问题,而对于非一一映射,却不具备准确反插值的能力.为此,文中提出了一种增加时序控制条件的幂激励前向神经网络,即时序幂激励前向神经网络模型.理论推导和仿真实验结果表明,该时序幂激励神经网络能够更好地解决一一映射及非一一映射反插值问题.
針對數值法求解反插值問題時存在的正解精度受初值選取影響、計算速度慢等問題,採用冪激勵前嚮神經網絡來求解反插值問題.倣真結果錶明,冪激勵前嚮神經網絡能夠有效地解決一一映射反插值問題,而對于非一一映射,卻不具備準確反插值的能力.為此,文中提齣瞭一種增加時序控製條件的冪激勵前嚮神經網絡,即時序冪激勵前嚮神經網絡模型.理論推導和倣真實驗結果錶明,該時序冪激勵神經網絡能夠更好地解決一一映射及非一一映射反插值問題.
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