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幂激励前向神经网络最优结构确定算法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]中山大学信息科学与技术学院,广州510275, [2]中山大学软件学院,广州510275
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60775050); 国家教育部新世纪人才支持计划(No.NCET-07-0887); 教育部留学回国人员科研启动基金(No.4105337)
中文摘要:

针对一种以幂函数序列为各隐神经元激励函数的前向神经网络,提出了一种基于权值直接确定方法的网络最优结构确定算法。计算机仿真与验证结果表明,该算法能自动、快速、有效地确定网络的最优隐神经元数,达到网络的最佳逼近能力,从而实现网络结构的最优化。

英文摘要:

For a kind of feed-forward neural net with hidden-neurons' activation-functions being a sequence of power functions,an optimal network-structure determination algorithm is proposed based on the weights-direct-determination method.Com-puter simulation and verification results indicate that the algorithm can determine the optimal number of hidden-layer neurons automatically,quickly and effectively,which achieves the best approximation ability of the neural net and thus realizes the network-structure optimization.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
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  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
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  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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