基于分段线性插值的过程神经网络训练

１０００－３４２８（２０１１　）２０－０２１１－０２ＡＴＰ１８

肖红ａ曹茂俊ａ李盼池ａｂ王海英ａ

东北石油大学ａ．计算机与信息技术学院；ｂ．石油与天然气工程博士后科研流动站，黑龙江大庆１６３３１８

摘要：过程神经元网络的输入为时变连续函数，不能直接输入离散样本。针对该问题，提出一种基于分段线性插值函数的过程神经网络训练方法。将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据插值为分段表示的线性函数，计算样本函数与权值函数乘积在给定采样区间上的积分，将此积分值提交给网络的隐层过程神经元，并计算网络输出。实验结果证明了该方法的有效性。

过程神经元；过程神经网络；线性插值函数；神经网络训练

Ｐｒｏｃｅｓｓ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｔｒａｉｎｉｎｇ　

Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｐｉｅｃｅｗｉｓｅ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ　

ＸＩＡＯ　ＨｏｎｇＣＡＯ　Ｍａｏ－ｊｕｎＬＩ　Ｐａｎ－ｃｈｉ，ＷＡＮＧ　Ｈａｉ－ｙｉｎｇ

基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１１７０１３２）；中国博士后科学

基金特别资助项目（２０１００３４０５）；中国博士后科学基金资助项目（２０

０９０４６０８６４）；黑龙江省博士后科学基金资助项目（ＬＢＨ－Ｚ０９２８９）；黑

龙江省教育厅科学技术研究基金资助项目（１１５５１０１５，１１５５１０１７）

作者简介：肖红（１９７９－），女，讲师、硕士，主研方向：量子智

能优化算法；曹茂俊，讲师、硕士；李盼池，副教授、博士后；

王海英，讲师、硕士

２０１１－０４－１５１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．　１０００－３４２８．２０１１．２０．０７３

Ｅ－ｍａｉｌ：　ｌｉｐａｎｃｈｉ　＠　ｖｉｐ．ｓｉｎａ．ｃｏｍ

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