一种快速逼近的神经网络构造性算法

摘要：

选取合适的网络结构是前馈网络应用中首先遇到一个十分重要而又困难的问题.文章针对前馈网络的特点,提出了一种网络构造算法.该算法的主要特点是把二层网络的训练问题转化为求解线性方程组的最小二乘解,直接求得使误差最小的权值矩阵,并通过划分样本子集来创建子网,把子网输出映射到输出层,形成三层网络结构.由于避免了传统BP算法的梯度搜索过程,该算法能快速收敛.仿真结果表明,所提出的算法可快速、有效地逼近连续函数.

关键词：神经网络、构造算法、最小二、乘算法、函数逼近

所属期刊栏目：40

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金69934010

在线出版日期：2004-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：53-56