小世界人工神经网络模型及其应用研究

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中图分类号：Ｐ１３Ｔ８文献标识码：Ａ
ＭｏｅｆＮＷｕｌｉａｅｅｆｒｒＳａｌ— ＷｏｌｔｆｃａｄｌｏＭｔｌｙｒＦｅｄｏｗａｄｍｌｒｄＡｒｉｉｉｌ
ＮｅｒｌＮｅｗｏｋｎｄＩ ’ ｐｌｅｕａｔｒｓａｔＳＡｐｉｄ
ｈｅｕａｍｏｅｎｈｔｃａｔｄ１ｔｅｒｇｌｄｌａｄｔｅｓｏｈｓｃｍｏｅ．Ａｔｒｔｈｅｌｒｏｈｌｙｒｆｅｒｉ Leabharlann Baidu ，ｔｅｒｇａｆｍｕｉｅｄ—ｆｒａｄｎｕａｅｗｏｋｎｕｏｓｉｆｕａｅｏｗｒｅｒｎｔｒｅｒｎｌ
摘要：关于优化神经网络模型的快速性和精度，为了寻找最优的神经网络结构，在复杂网络的研究方法对多层前向神经网络
模型的基础上，提出一种在层次结构上处于规则型到随机型神经网络过渡的中间网络模型一Ｎ型多层前向小世界人工神Ｗ
经网络模型。利用对多层前向规则神经网络中神经元以某一概率Ｐ随机化向后层跨层连接，构建新的神经网络模型，然后将不同跨层概率下的小世界人工神经网络应用于函数逼近。在设定精度相同情况下对不同概率下的收敛次数做比较，真仿发现随机化加边概率Ｐ处于Ｐ＝．８Ｏ０附近时的小世界人工神经网络比同规模的规则网络和随机网络具有更好的收敛速度，实验证实采用Ｎ型小世界多层前向人工神经网络模型，Ｗ在精度和收敛速度上均得到提高。关键词：小世界网络；多层前向神经网络；函数逼近
第８第１２卷Ｏ期
文章编号：０６—９４（０１１０９０１０３８２１）０— ０５— ４
计
算
机
仿
真
２１００年１月１
小世界人工神经网络模型及其应用研究
张瑞成，李冲
（河北理工大学计算机与自动控制学院，河北唐山０３０）６０９