本文關(guān)鍵詞：基于信息強(qiáng)度的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在系統(tǒng)研究前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,針對(duì)徑向基函數(shù)(Radial basis function,RBF)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問(wèn)題,提出一種彈性RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法.利用隱含層神經(jīng)元的輸出信息(Output-information,OI)以及隱含層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元間的交互信息(Multi-information,MI)分析網(wǎng)絡(luò)的連接強(qiáng)度,以此判斷增加或刪除RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元,同時(shí)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),有效地解決了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問(wèn)題;利用梯度下降的參數(shù)修正算法保證了最終RBF網(wǎng)絡(luò)的精度,實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)自校正.通過(guò)對(duì)典型非線(xiàn)性函數(shù)的逼近與污水處理過(guò)程關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)建模,結(jié)果證明了該彈性RBF具有良好的動(dòng)態(tài)特征響應(yīng)能力和逼近能力,尤其是在訓(xùn)練速度、泛化能力、最終網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等方面較之最小資源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Minimalresourceallocationnetworks,MRAN)、增長(zhǎng)修剪RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generalized growing and pruning RBF,GGAP-RBF)和自組織RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Self-organizing RBF,SORBF)有較大的提高.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 彈性RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 非線(xiàn)性系統(tǒng) 動(dòng)態(tài)特征響應(yīng)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61034008) 北京市自然科學(xué)基金(4122006) 北京市創(chuàng)新人才建設(shè)計(jì)劃(PHR201006103) 北京市教育委員會(huì)科技發(fā)展計(jì)劃(KZ201010005005)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP183
【正文快照】： 徑向基函數(shù)(Radial basis function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和進(jìn)展,給工業(yè)過(guò)程建模和控制提供了一種新方法.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、逼近能力強(qiáng),在實(shí)際應(yīng)用和理論研究中得到了廣泛的應(yīng)用[14].RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的核心問(wèn)題是其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì),對(duì)其學(xué)習(xí)算法的研究已經(jīng)日趨

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：357392