摘要
以生物学和逼近论为理论基础,将任意一组线性无关的基函数作为各隐含神经元的激励函数,结合网络权值直接确定法建立了一个新的神经网络模型.仿真实验表明,该网络权值一步确定,收敛速度快,非线性逼近效果好.
Based on biology and approximation theory,a new neural network model was constructed which used arbitrary basis functions as the activation functions of the hidden neurons.Simulation results showed that this method determined the weights directly,had a higher convergence speed and excellent performance of non-linear function approximating.
出处
《云南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2010年第6期428-431,共4页
Journal of Yunnan Minzu University:Natural Sciences Edition
基金
昆明理工大学校青年基金(KKZ2200807055)
云南省教育厅科学研究基金(2010Y425)
关键词
伪逆
任意基函数
神经网络
pseudo-inverse
arbitrary basis function
neural network
