计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2007年
2期
189-199
,共11页
神经网络%人工生命%分式线性神经网络%逼近能力
神經網絡%人工生命%分式線性神經網絡%逼近能力
신경망락%인공생명%분식선성신경망락%핍근능력
提出了结构简单的分式线性神经网络,证明该种神经网络可无限逼近Rm上有界闭子集到Rn上的任意连续映射,同时,证实该种神经网络可无限逼近Rm上无界闭子集到Rn上的在无穷远有极限的任意连续映射,扩充了BP神经网络的非线性逼近能力;给出了实现分式线性神经网络逼近有界或无界区域上连续映射的反向传播算法.仿真实验表明所给出的反向传播算法可行有效.该结果为无界区域上的分类问题和决策问题的解决提供了理论基础.
提齣瞭結構簡單的分式線性神經網絡,證明該種神經網絡可無限逼近Rm上有界閉子集到Rn上的任意連續映射,同時,證實該種神經網絡可無限逼近Rm上無界閉子集到Rn上的在無窮遠有極限的任意連續映射,擴充瞭BP神經網絡的非線性逼近能力;給齣瞭實現分式線性神經網絡逼近有界或無界區域上連續映射的反嚮傳播算法.倣真實驗錶明所給齣的反嚮傳播算法可行有效.該結果為無界區域上的分類問題和決策問題的解決提供瞭理論基礎.
제출료결구간단적분식선성신경망락,증명해충신경망락가무한핍근Rm상유계폐자집도Rn상적임의련속영사,동시,증실해충신경망락가무한핍근Rm상무계폐자집도Rn상적재무궁원유겁한적임의련속영사,확충료BP신경망락적비선성핍근능력;급출료실현분식선성신경망락핍근유계혹무계구역상련속영사적반향전파산법.방진실험표명소급출적반향전파산법가행유효.해결과위무계구역상적분류문제화결책문제적해결제공료이론기출.
