【摘 要】
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前馈神经网络是神经网络中最常用的函数近似技术。根据普适定理,单隐层前馈神经网络(a single-hidden layer feedforward neural network,SFNN)可以任意接近相应的期望输出。
【机 构】
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安阳师范学院计算机与信息工程学院,安阳工学院计算机科学与信息工程学院,哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61034926);河南省高等学校重点科研项目(15A520037)资助
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前馈神经网络是神经网络中最常用的函数近似技术。根据普适定理,单隐层前馈神经网络(a single-hidden layer feedforward neural network,SFNN)可以任意接近相应的期望输出。一些研究人员使用遗传算法(genetic algorithms,GAs)探索FNN结构的全局最优解。然而,使用GAs来训练SFNN是相当费时。提出了一种新的SFNN优化算法。该方法是基于凸组合算法(convex combination algorithm,CCA)在隐含层上分析信息数据。事实上
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