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| 双输入型模糊前向神经网络的构建 | |
| 作者姓名： | 杨文光 闫守峰 文小艳 |
| 作者单位： | 华北科技学院基础部 |
| 基金项目： | 华北科技学院高等教育科学研究资助课题(HKJYZD201213);中国高校基本科研业务费资助项目(3142013021) |
| 摘 要： | 利用高斯型隶属函数作为隐层神经元激励函数,构建了四层模糊前向神经网络.根据从训练数据集中提取出的插值样本数量来确定隐层神经元个数.网络结构确定后,基于二元函数逼近论确定最优权值,得到双输入型近似插值神经网络,说明了最优权值的双输入型模糊前向神经网络的实现过程.计算机数值仿真实验表明所构建的网络在运行时间、逼近精度与去噪效果等方面是有效的,丰富了多输入神经网络的构建方法. |
| 关 键 词： | 前向神经网络 高斯型隶属函数 权值直接确定 插值 |
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