多层前向小世界神经网络的逼近与容错性能

作者：李小虎; 杜海峰; 张进华; 王孙安

来源：西安交通大学学报, 2010, (07): 59-63.

• 小世界神经网络
• 复杂网络
• 函数逼近 small world neural network
• complex network
• function approximation

基于Watts-Strogatz网络模型的构造思想,对多层前向神经网络中的规则连接依重连概率进行重连,构建了一种多层前向小世界神经网络模型.对该网络模型进行简要的数学描述,并以函数逼近和网络容错仿真考察了构建的小世界神经网络的性能.结果表明,与规则或随机连接的网络相比,当重连概率处于0.1～0.2时,小世界神经网络具有更优的逼近性能,且当网络学习速率参数在0.1～0.3之间时,对小世界神经网络的逼近性能影响较小.此外,当网络权值故障率小于30%时,重连概率不大于0.8的小世界神经网络与规则网络同样具有较优的容错性能,而当故障率大于40%时,重连概率较大的小世界神经网络和随机连接的神经网络的容错...

• 出版日期2010
• 单位西安交通大学