过程神经元网络的理论研究与仿真

摘要

过程神经元网络是一种适合于处理过程式信号输入的网络,其基本单元是过程神经元——一种新的神经元模型.过程神经元和传统神经元既存在本质区别,又有着紧密的联系,前者可用后者以任意精度无限逼近.文中首先介绍了过程神经元及其网络模型;然后,给出了过程神经元的两个逼近定理及其证明——时域特征扩展模型和正交分解特征扩展模型.基于第二个定理,给出了数值输出型过程神经网络的相关推论.针对模拟信号的仿真实验表明,过程神经网络对白噪声具有很好的抑制作用.最后,针对过程神经网络面临的主要问题进行讨论,指出了一些具有前景的研究方向.