黑龙江省自然科学基金(F2007211)
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
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- 一种基于Legendre正交基变换的过程神经元网络训练被引量：1
- 2011年
- 为解决过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题,提出了过程神经元网络的一种学习算法。算法在网络的输入函数空间引入Legendre正交函数基,将输入函数和网络连接权函数表示为该组正交基的有限项展开形式,利用Legendre函数基的正交性,避免复杂的积分过程,降低过程神经元在时间聚合运算中的复杂性,提高学习效率。仿真实验结果证明了算法的有效性。
- 刘志刚杜娟许少华李盼池
- 关键词：过程神经元LEGENDRE多项式学习算法
- 基于改进粒子群算法的过程神经网络训练被引量：2
- 2011年
- 针对过程神经元网络由于模型参数较多,正交基展开后的BP算法不易收敛的问题,结合量子理论,提出一种改进的粒子群算法,并用于过程神经元网络的训练。算法中粒子采用双链结构,用量子位的概率幅对粒子位置编码,通过量子旋转门和量子非门完成粒子的更新与变异,可发挥量子粒子群的群体搜索能力和全局收敛性,有效克服BP算法计算复杂、容易陷入局部最小值等缺陷。以两组二维三角函数的模式分类问题为例,验证算法有效性。结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强。
- 刘志刚杜娟许少华李盼池
- 关键词：过程神经元网络粒子群量子位学习算法
