基于BP神经网络的函数拟合算法研究(10)

的形式为：

人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。严格地说，人工神经网络是一种具有下列特性的有向图：

(1) 对于每个节点i存在一个状态变量；

(2) 从节点j至节点i，存在一个连接权系统数；

(3) 对于每个节点i，存在一个阈值 i；

(4) 对于每个节点i，定义一个激活函数fi；对于最一般的情况，此函数的形式为：

fi( wjixj i) （2-1） j 1

人工神经网络的互连结构（或称拓扑结构）是指单个神经元之间的连接模式，n它是构造神经网络的基础，也是神经网络诱发偏差的主要来源。从互连结构的角度（如图2-1）：

图2-1 人工神经网络的互联结构

（1）单层前馈网络

根据图2-2，输入向量为X=(x1,x2,…,xn)；输出向量为Y=(y1,y2,…,ym)；输入层各个输入到相应神经元的连接权值分别是wij，i=1,2,..,n，j=1,2,.., m。若假设各神经元的阈值分别是θj，j=1,2,…,m，则各神经元的输出yj, j=1,2,..,m分别为

yj f(

wxi 1niji j) j 1,2,...,m （2-2）

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