有理樣條高階復(fù)合權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度分析與應(yīng)用.pdf

1、解決相同的問題可能有多種算法可以選擇，不同的算法有不同的執(zhí)行效率，因此算法的選擇就顯得尤為重要，而評價算法好壞的一個主要依據(jù)就是復(fù)雜度，好的算法可以節(jié)省解決問題的時間成本。因此本文對有理樣條高階復(fù)合權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度的研究具有一定的實(shí)際意義。
　　本文是在樣條權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合有理樣條函數(shù)的性質(zhì)，利用Hermite插值法構(gòu)造了有理樣條高階復(fù)合函數(shù)，將此函數(shù)作為本文所研究的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)函數(shù)，通過構(gòu)建并求解線性方程組

2、、矩陣LU分解等方法，分析算法執(zhí)行中所涉及運(yùn)算執(zhí)行的次數(shù)，求出有理樣條高階復(fù)合權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法復(fù)雜度的計算公式，得出了該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法復(fù)雜度與輸入、輸出維數(shù)以及樣本個數(shù)線性相關(guān)。通過MATLAB對此類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的復(fù)雜度進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了理論分析的正確性。
　　在理論分析的基礎(chǔ)上，本文提出將有理樣條高階復(fù)合權(quán)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測國內(nèi)的旅游人數(shù)，經(jīng)過篩選后選取影響國內(nèi)旅游人數(shù)的四個主要因素作為輸入，年國內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)作為輸出，建