计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
20期
211-212,215
,共3页
肖红%曹茂俊%李盼池%王海英
肖紅%曹茂俊%李盼池%王海英
초홍%조무준%리반지%왕해영
过程神经元%过程神经网络%线性插值函数%神经网络训练
過程神經元%過程神經網絡%線性插值函數%神經網絡訓練
과정신경원%과정신경망락%선성삽치함수%신경망락훈련
过程神经元网络的输入为时变连续函数,不能直接输入离散样本.针对该问题,提出一种基于分段线性插值函数的过程神经网络训练方法.将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据插值为分段表示的线性函数,计算样本函数与权值函数乘积在给定采样区间上的积分,将此积分值提交给网络的隐层过程神经元,并计算网络输出.实验结果证明了该方法的有效性.
過程神經元網絡的輸入為時變連續函數,不能直接輸入離散樣本.針對該問題,提齣一種基于分段線性插值函數的過程神經網絡訓練方法.將樣本函數、過程神經元權函數的離散化數據插值為分段錶示的線性函數,計算樣本函數與權值函數乘積在給定採樣區間上的積分,將此積分值提交給網絡的隱層過程神經元,併計算網絡輸齣.實驗結果證明瞭該方法的有效性.
과정신경원망락적수입위시변련속함수,불능직접수입리산양본.침대해문제,제출일충기우분단선성삽치함수적과정신경망락훈련방법.장양본함수、과정신경원권함수적리산화수거삽치위분단표시적선성함수,계산양본함수여권치함수승적재급정채양구간상적적분,장차적분치제교급망락적은층과정신경원,병계산망락수출.실험결과증명료해방법적유효성.
