幾種用于非線性函數逼近的神經網絡方法研究

采用一個較小的學習率,在都滿足相同誤差指標的情況下,通過應用幾種比較有代表性的BP網絡,RBF網絡和Elman網絡逼近一非線性函數,得出各種不同的網絡結構和訓練算法對逼近結果的影響.L-M算法訓練所需時間少,逼近精度較高.彈性BP算法的前向網絡能消除梯度幅度的不利影響.變梯度SCG算法不需在迭代中進行線性搜索,從而避免搜索方向計算的耗時問題.徑向基函數網絡對于輸入信號具有很好的局部逼近能力,對反饋型Elman網絡而言,雖然其逼近效果也能滿足誤差指標的要求,但其訓練所需的步數和時間卻很長.

作 者： 黃忠明 吳志紅 劉全喜 HUANG Zhong-ming WU Zhi-hong LIU Quan-xi   作者單位： 黃忠明,吳志紅,HUANG Zhong-ming,WU Zhi-hong(四川大學,計算機學院,四川,成都,610065)

劉全喜,LIU Quan-xi(西南技術物理研究所,四川,成都,610064) 

刊 名： 兵工自動化  ISTIC 英文刊名： ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION  年，卷(期)： 2009 28(10)  分類號： O174.41 TP182  關鍵詞： 函數逼近   神經網絡   建模與仿真   性能分析  

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