On the Interpolation Using Neural Network

신경회로망을 이용한 내삽법에 관하여

In this Paper we have proposed a new method to implement the interpolation of the functions, using a neural network. The architecture of neural network is a three-layer perceptron and the training algorithm is a modified error back propagation algorithm adding neurons to hidden layer. The interpolated functions are sin(7 X), 3rd order polynomial 0.5$\times$3_2$\times$2+X+2.5 and rectangular pulse 0.99 U (X-0.2) -0.99 U(X-0.8) +0.01, where U(X) is the unit step. The root mean squred errors of the interpolated functions are 0.00258, 0.00164 and 0.00116 respectively.

본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 함수 내삽을 위한 방법을 제안한다. 사용한 신경회로망의 구조는 3-layer포셉트론이고 학습 알고리듬은 은닉층 가변 오차역전파알고리듬이다. 내삽하는 함수는 sin(7 X),3rd order polynomial 및 사각파이다. 내삽된 함수들의 근평균제곱오차(root mean squared errors)는 각각 0.00258, 0.00164 및 0.0011s이다.