第二類樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法復(fù)雜度研究及其應(yīng)用.pdf

1、本論文的目的是通過理論分析，推導(dǎo)出第二類樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法復(fù)雜度計(jì)算公式，并且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，第二類樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在算法復(fù)雜度方面，要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　本文研究的是第二類樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法復(fù)雜度。第二類樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種特殊的權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合了權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與三次樣條曲線的優(yōu)點(diǎn)。本文在第二類樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)上，根據(jù)算法復(fù)雜度的定義，深入研究第二類權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法復(fù)雜度。
　　論文中

2、推導(dǎo)出了第二類樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法復(fù)雜度的計(jì)算公式，得出時(shí)間復(fù)雜度公式，從理論結(jié)果看出，第二類樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法復(fù)雜度在輸入、輸出維數(shù)確定的情況下，是和樣本數(shù)呈線性增長(zhǎng)關(guān)系。
　　通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了第二類權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法復(fù)雜度公式理論結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第二類樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著更快的訓(xùn)練速度。
　　應(yīng)用點(diǎn)研究的是人臉朝向識(shí)別問題，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二類條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)人臉圖像進(jìn)行分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)