构建双输入型模糊前向神经网络：高斯函数与优化权值

"双输入型模糊前向神经网络的构建 (2013年)" 这篇2013年的科研论文详细探讨了如何构建一种特殊的神经网络模型——双输入型模糊前向神经网络。作者杨文光、闰守峰和文小艳来自华北科技学院基础部，他们在文中提出了一种新的神经网络架构，旨在提高神经网络的运行效率和精度。 在传统的神经网络中，通常采用不同的激励函数来激活神经元，以处理各种类型的数据。该研究引入了高斯型隶属函数作为隐层神经元的激励函数。高斯函数因其平滑特性和广泛的适用性，在神经网络中常被用来处理连续和非线性问题，能够更好地模拟复杂的数据分布。 论文的核心贡献在于设计了一个四层的模糊前向神经网络。这个网络由输入层、隐藏层、模糊化层和输出层构成。其中，隐藏层的神经元数量不是预先设定的，而是依据训练数据集中的插值样本数量动态确定。这样的设计允许网络更灵活地适应不同的输入数据，提高了网络的自适应能力。 接下来，研究人员应用二元函数逼近理论来确定网络的最优权重。二元函数逼近是数值分析中的一个方法，用于寻找最佳参数以最小化函数误差。通过这种方法，他们构建了一个双输入型的近似插值神经网络，确保了网络对输入数据的精确近似能力。 实验部分通过计算机数值模拟验证了该网络的有效性。实验结果显示，所构建的网络在运行速度、逼近精度和噪声消除方面都表现出良好的性能。这不仅证明了该模型在实际应用中的潜力，还为多输入神经网络的构建提供了新的思路。 这篇论文提出的双输入型模糊前向神经网络是一种创新的神经网络结构，它结合了模糊逻辑和高斯函数的优势，能够处理复杂的多输入问题，并且通过优化权重实现了高效的数据处理。这种网络模型对于提升人工智能系统在处理非线性、不确定性问题时的性能具有重要意义，同时也为未来神经网络的研究提供了新的方向。