本文關(guān)鍵詞：基于QPSO和極限學(xué)習(xí)的離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及學(xué)習(xí)算法

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【摘要】：連續(xù)過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在權(quán)函數(shù)正交基展開時(shí),基函數(shù)個(gè)數(shù)無(wú)法有效確定,因此逼近精度不高.針對(duì)該問題,提出一種離散過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),使用三次樣條數(shù)值積分處理離散樣本和權(quán)值的時(shí)域聚合運(yùn)算.模型訓(xùn)練采用雙鏈量子粒子群完成輸入權(quán)值的全局尋優(yōu),通過量子旋轉(zhuǎn)門和非門完成種群進(jìn)化.局部使用極限學(xué)習(xí),通過Moore-Penrose廣義逆計(jì)算輸出權(quán)值.以時(shí)間序列預(yù)測(cè)為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果驗(yàn)證了模型的有效性,且訓(xùn)練收斂能力和逼近能力都有一定程度的提高.
【作者單位】： 東北石油大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;山東科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170132) 黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(12521369)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)是由He等[1]提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入和權(quán)值是與時(shí)間有關(guān)的函數(shù),引入時(shí)間聚合算子實(shí)現(xiàn)輸入信號(hào)的時(shí)間累積,減小復(fù)雜非線性系統(tǒng)逼近時(shí)的時(shí)間累積誤差.文獻(xiàn)[2]給出了模型連續(xù)性、逼近性等性質(zhì)的理論證明.由于PNN模型計(jì)算復(fù)雜,文獻(xiàn)[3]提出利用正交基對(duì)

【相似文獻(xiàn)】

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