唯一性逻辑及其BP神经网络侦测

创新地提出了唯一性逻辑的概念并给出了其定义。所谓唯一性逻辑,就是判断输入向量中是否存在唯一分量的逻辑。展望了唯一性逻辑可能的应用前景。采用了BP神经网络来建立唯一性侦测与应用模型。计算机实验表明,该文提出的基于BP神经网络的模型可以准确有效地进行唯一性逻辑的侦测与应用。     

符号函数激励的WASD神经网络与XOR应用

基于权值与结构确定(WASD)算法,提出和构建了一种以非连续符号函数为隐层神经元激励函数的WASD神经网络模型。通过WASD算法,能有效地确定所构建网络的权值及网络的最优结构。该文也将此网络模型应用于XOR(异或)上,并详细讨论了在带噪类型不同时网络在此应用上的性能。计算机数值实验结果验证了所提出的权值与结构确定法能够有效地确定出网络的最优权值与结构,所构建的WASD网络在XOR应用上具有优秀的抗噪性能。另外,通过对比符号函数激励的WASD神经网络与幂函数激励的WASD神经网络在高维XOR应用方面的性能差异,证实了所提出的符号函数激励的WASD神经网络及算法在解决非线性问题时的优越性。