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一种新的径向基神经网络随机敏感性定义及应用

张辉  
【摘要】:本文主要考虑的是在函数逼近意义下,径向基神经网络的随机敏感性定义及其应用的问题。网络的每一个输入分量由一个随机变量描述。在假设网络各输入分量相互独立且每一个输入分量服从正态分布的前提下,本文给出了径向基神经网络的随机敏感性定义,推导了属性的敏感性计算公式。属性的敏感性数值可以作为对属性重要程度的度量。根据各属性的敏感性数值大小可以对属性进行排序。该敏感性定义考虑了输入数据的分布,并且可以保证属性敏感性顺序的唯一。本文给出了随机敏感性定义的两个应用:一、特征选择。二、控制网络输入的扰动,保证网络的健壮性。对于分类问题,本文给出了属性敏感性定义的初始形式。在计算机模拟试验中,分三个部分。第一部分演示了应用随机敏感性定义进行特征选择的例子。第二部分展示了如何应用随机敏感性定义控制网络输入扰动的大小以保证网络的健壮性。第三部分对分类问题的敏感性定义进行了验证。实验结果表明,随机敏感性定义可以有效地删除冗余属性,对于网络的健壮性有指导作用;分类问题的敏感性定义是合理的。


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