作　　者： ; ; ;

机构地区： 广东海洋大学

出　　处： 《信息系统工程》 2009年第7期77-79,共3页

摘　　要： 基于函数逼近理论,构建了一种神经网络模型,该神经网络采用正交Chebyshev多项式作为隐层激励函数。在此基础上,推导了Chebyshev神经网络的Levenberg-Marquardt学习算法。理论分析及仿真实验表明,该神经网络能够很好地学习样本数据中的不同模式,具有较快训练速度和较高的计算精度。

关 键 词： 正交多项式 神经网络 算法

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]