[发明专利]设计神经网络的设备及神经网络

摘要

一种设计神经网络的设备,其中,为了确定中间层神经元(21...24)的数量,将各输入信号(X1、X2)的取值范围划分为预定数量的子范围,在输入信号(X1、X2)的数目n为多数的情况下,n个输入信号的n维数值空间被划分为与各子范围相应的n维子空间,学习数据的支持值(xi,yi)配属于子范围或子空间,选出具有最多支持值的子范围或子空间,并为每个选出的子范围或子空间在输出层前面的中间层中设一个神经元。本发明的设备可有利地用于在学习数据分布不均匀时设计神经网络。本发明普遍用于神经网络中。

主权项

1.一种设计神经网络的设备，所述神经网络具有至少一个输入(X1、X2)和至少一个输出(Y)以及位于多个连续排列的层中的神经元，其中，在一中间层的神经元(21…24)中，输入信号被加权并互相联接，并通过一种具有主要在输入信号取值范围内局部有效的高斯曲线形式的非线性元件形成输出信号(YH1…YH4)，以及为神经网络的每个输出(Y)在输出层中配设一个输出神经元(3)，位于其前面的中间层的神经元(21…24)的输出信号(YH1…YH4)被引入此输出神经元，并在此神经元中通过这些信号的加权和结合产生输出信号(Y)，在此设备中为了训练神经网络可预先给定输入信号和输出信号的支持值(xi、yi)，并确定各输入信号的取值范围，其特征在于，为了确定中间层神经元的数量，各输入信号的取值范围划分为预定数量的子范围；在输入信号的数目n为多数的情况下，n个输入信号的n维数值空间被划分为与当时的子范围相应的n维子空间；支持值配属于子范围或子空间，以及选出具有最多支持值的子范围或子空间；以及，为每个选出的子范围或子空间在输出层前面的中间层中设一个神经元(21…24)。