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新的组合激活函数BP网络模型研究 被引量：7
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作者 张海燕 冯天瑾 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2002年第4期621-626,共6页
作者提出了一种新的 BP神经网络模型 ,其隐层激活函数采用中心参数可调的 Gaussian函数 ,输出层采用斜度可调的 Sigmoid函数 ,从而神经元具有了更强的信息存储、处理能力。由于采用组合函数 ,将 Gaussian函数良好的局部性和 Sigmoid函... 作者提出了一种新的 BP神经网络模型 ,其隐层激活函数采用中心参数可调的 Gaussian函数 ,输出层采用斜度可调的 Sigmoid函数 ,从而神经元具有了更强的信息存储、处理能力。由于采用组合函数 ,将 Gaussian函数良好的局部性和 Sigmoid函数良好的全局性相结合 ,提高了神经网络的收敛速度。几个典型实验的结果表明 ,与传统 BP网络模型相比 。 展开更多
关键词 BP神经网络 神经元模型 组合激活函数 内部智能处理
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