分式线性神经网络及其非线性逼近能力研究

发布时间：2017-06-03 11:22

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【摘要】：提出了结构简单的分式线性神经网络,证明该种神经网络可无限逼近Rm上有界闭子集到Rn上的任意连续映射,同时,证实该种神经网络可无限逼近Rm上无界闭子集到Rn上的在无穷远有极限的任意连续映射,扩充了BP神经网络的非线性逼近能力;给出了实现分式线性神经网络逼近有界或无界区域上连续映射的反向传播算法.仿真实验表明所给出的反向传播算法可行有效.该结果为无界区域上的分类问题和决策问题的解决提供了理论基础.
【作者单位】： 青岛大学模式识别与智能系统研究所 中国科学院半导体研究所神经网络实验室 中国地质大学信息工程学院
【关键词】： 神经网络 人工生命 分式线性神经网络 逼近能力
【基金】：国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2006AA04Z110) 国家自然科学基金(60673101,60375014) 山东省自然科学基金(Y2002G16) 中国博士后科学基金(2005038111)资助
【分类号】：TP183
【正文快照】： 1引言几十年来,人们提出了很多种神经网络模型.这些模型在模式识别[1-2]、自动控制[3]、信号处理[4]、人工生命[5-6]、辅助决策[7]等领域得到不断应用发展.其中,反向传播模型(Back Propagation,BP)是一种多层结构的前向网络,它是目前应用最广泛的一种前向神经网络模型.BP网络

【共引文献】

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