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基于函数正交基展开的过程神经网络学习算法

外文标题	Learning Algorithms of Process Neural Networks Based on Orthogonal Function Basis Expansion
文献类型	期刊
作者	许少华[1];何新贵[2]
机构	[1]北京航空航天大学计算机科学与工程系,北京大学信息科学技术学院 北京100083,北京100871 [2]北京航空航天大学计算机科学与工程系,北京大学信息科学技术学院 北京100083,北京100871 ↓
来源信息	年:2004卷:27期:5页码范围:645-650
期刊信息	计算机学报ISSN:0254-4164
关键词	过程神经网络;函数正交基;聚合运算;学习算法;计算复杂性
摘要	过程神经网络的输入和连接权均可为时变函数,过程神经元增加了一个对于时间的聚合算子,使网络同时具有时空二维信息处理能力.该文在考虑过程神经网络对时间聚合运算的复杂性的基础上,提出了一种基于函数正交基展开的学习算法.在网络输入函数空间中选择一组适当的函数正交基,将输入函数和网络权函数都表示为该组正交基的展开形式,利用基函数的正交性,简化过程神经元对时间的聚合运算.应用表明,算法简化了过程神经网络的计算复杂度,提高了网络学习效率和对实际问题求解的适应性.以旋转机械故障诊断问题和油藏开发过程采收率的模拟为例验证了算法的有效性.
收录情况	PKUISTICCSCD
所属部门	计算机学院
链接地址	http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjxb200405009.aspx
DOI	10.3321/j.issn:0254-4164.2004.05.009
基金	国家自然科学基金; 高等学校博士学科点专项科研项目

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dc:title:基于函数正交基展开的过程神经网络学习算法
dc:creator:许少华;何新贵
dc:date: publishDate:2004-05-12
dc:type:期刊
dc:format: Media：计算机学报
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：计算机学报.2004,27(5),645-650.
dc:identifier:DOI：10.3321/j.issn:0254-4164.2004.05.009
dc: identifier:ISBN:0254-4164