基于Bernstein多项式的SISO三层前向神经网络的设计与逼近

肖炜茗,王贵君^*

天津师范大学数学科学学院, 天津 300387

收稿日期:2017-11-24出版日期:2018-09-20发布日期:2018-09-10

作者简介:肖炜茗(1993— ),女,硕士研究生,研究方向为模糊系统与神经网络研究. E-mail: 2711553475@qq.com*通信作者简介:王贵君(1962— ),男,教授, 研究方向为模糊神经网络、模糊系统与模糊积分研究. E-mail: tjwgj@126.com
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61374009)

Design and approximation of SISO three layers feedforward neural network based on Bernstein polynomials

XIAO Wei-ming, WANG Gui-jun^*

School of Mathematical Science, Tianjin Normal University, Tianjin 300387, China

Received:2017-11-24Online:2018-09-20Published:2018-09-10

摘要/Abstract

摘要： 利用一元Bernstein多项式在相邻等距剖分点的差值和Sigmodial转移函数性质设计单输入单输出(single input single output, SISO)三层前向神经网络,并给出选取连接权和阈值的方法。此外,依据一元Bernstein多项式逼近连续函数定理证明SISO三层前向神经网络对连续函数也具有逼近性,进而通过实例获得该网络的一种输入输出解析表达式。


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