基于高斯噪声干扰下的神经网络数据处理及误差分析
陈华1
陈秉岩1
刘志军2
黄星星2
1.河海大学数理部,江苏,常州,2130222.河海大学计信学院,江苏,常州,213022
摘要：首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输入输出数据之间的函数关系t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数t=y(x);由似然函数变形构造得到误差平方和函数E**作为误差分析函数,结果表明:E**的最小值点(或极小值点)即为似然函数的最大值点(或极大值点),所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小.
关键词：高斯噪声径向基函数数据插值极大似然估计误差函数
分类号：TP274(自动化技术及设备)
资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目(C2008025)青年科技基金(XZX/08B001-05)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 61-64 )
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