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《大连理工大学》 2005年
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连续感知器学习算法的有限收敛性及连续距离转换神经网络

邵郅邛  
【摘要】:前馈神经网络(单、多层感知器)已经成为应用最广泛的神经网络模型之一. 当前神经网络的一个热点问题就是研究神经网络学习算法的理论基础,特别是学 习算法的收敛性证明. 作为该网络基本组成的感知器,具有对线性可分问题进行正确分类的能 力.特别是训练离散型感知器的一些算法,如perceptron规则和基于LMS算法 的delta规则(或称Widrow-Hoff规则),不仅在实践中行之有效,而且在理论上已经 证明是收敛的[4] .但在连续型感知器(单层和多层)中广泛使用的在线BP算法,虽 然在实际应用中有了很好的效果,并且有许多学者也已经尝试着得到在线BP算 法的收敛性,但是,在解决线性可分这样基本的分类问题方面,在线BP算法还没 有取得令人满意的有限收敛性结果. 一些学者做了这方面的工作,其中在GoriMaggini[7] 的这篇文章中,他们证 明了在一定条件下,多层感知器的在线BP算法对线性可分样本能够收敛到一个 最优解.但不幸的是,他们在证明过程中有些不妥之处,特别是数学上的错误保证 不了最后结论的正确性(见§3. 2. 1节). 在本文中,我们给出了连续单层感知器的在线梯度算法对线性可分样本的有 限收敛性证明,并且把这种方法推广到多层感知器中,证明了在与[7] 相似假设条 件下多层感知器在线BP神经网络的有限收敛性. 本文的另一项工作是关于连续距离转换神经网络用于目标匹配的内容. 目标匹配是数字图像识别的一个重要课题.我们试图利用连续距离转换神经 网络(Continuous Distance Transform Neural Networks,CDTNN)更有效地解决这一 问题.CDTNN是用于描述二维图像边界的神经网络表示方法.这种方法在物 体表示和不变识别方面有很好的应用.我们的研究表明,在图像的目标匹配 中,CDTNN也是生成距离图的一个很有效的方法.依据CDTNN生成的距离图相 对于其它离散方法得到的距离图的一些显著优点,我们将CDTNN与多分辨率图 像搜索方法结合起来用于目标匹配,并对实际图像及其变形图像进行了目标匹配 试验.
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP183

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【引证文献】
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1 周瑛;神经网络作为分类器的算法研究及在信息检索中的应用[D];安徽大学;2006年
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1 高利坤;感知器算法和BP算法的性能对比分析[D];大连理工大学;2010年
【参考文献】
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【共引文献】
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10 王海丰;李壮;任洪娥;赵鹏;;基于非下采样Contourlet变换和SVM的纹理图像分割算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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7 刘冬雁;川西高原甘孜黄土记录的早更新世晚期以来的古气候变化[D];中国海洋大学;2009年
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9 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
10 李方义;区间非概率多目标优化设计方法及其在车身设计中的应用[D];湖南大学;2010年
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1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
2 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
3 张小亮;非线性规划的信赖域算法[D];河南理工大学;2010年
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5 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
7 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
8 韩晓峰;高斯混合模型及在探测网络社区结构中的应用[D];山东科技大学;2010年
9 程慧;基于神经网络的两类问题研究[D];广西师范学院;2010年
10 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 吴微,陈维强,刘波;用BP神经网络预测股票市场涨跌[J];大连理工大学学报;2001年01期
2 吴微,陈维强;用于股市预测的BP算法的一些改进[J];大连理工大学学报;2001年05期
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3 杨旭华;神经网络及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2004年
4 张持健;商空间下模糊系统与模糊控制的问题求解[D];安徽大学;2005年
5 王海贤;有限混合模型、非线性二维主成分分析及其在模式分类中应用[D];安徽大学;2005年
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1 都云琪;中文文本自动分类的研究与实现[D];西安电子科技大学;2002年
【二级引证文献】
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1 余素雅;;基于前向对向传播神经网络的信息检索技术研究[J];电子设计工程;2012年19期
2 王燕霞;邓伟;;基于级连神经网络和SVD的文本分类新模型[J];计算机工程与应用;2010年26期
3 张铃;吴涛;周瑛;张燕平;;覆盖算法的概率模型[J];软件学报;2007年11期
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1 储节旺;企业应对危机的知识管理问题研究:能力、体系、机制与技术[D];南昌大学;2006年
2 杨为民;基于场论的信息检索模型的研究[D];安徽大学;2007年
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1 潘光强;基于数据挖掘的CRM设计与应用研究[D];安徽工业大学;2011年
2 孙明媚;连分式权函数神经网络研究及其在纹理分类中的应用[D];南京邮电大学;2011年
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5 李淑鹏;基于神经网络的文本自动分类系统的研究[D];武汉理工大学;2008年
6 王雅玡;基于朴素贝叶斯和BP神经网络的中文文本分类问题研究[D];云南师范大学;2008年
7 郑啸霆;基于神经网络的合肥高校网站评价研究[D];安徽大学;2010年
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【二级参考文献】
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9 吕伟锋,毕净,沈继忠,姚茂群;多值逻辑基本运算的神经网络实现[J];电路与系统学报;2003年06期
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9 胡泽新;鲁习文;闵华清;;谷氨酸发酵过程的参数辨识和状态观测[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年
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1 李义高 李艳雯;日本倾斜感知器市场需求不断扩大[N];中国包装报;2006年
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4 于翔;数字神经网络中的协同应用[N];网络世界;2009年
5 本报记者 刘笑一;上海市场迈向收敛性稳定[N];中国房地产报;2005年
6 健康时报特约记者  张献怀;干细胞移植:修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年
7 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年
8 记者 聂海峰 通讯员 肖建中 吴晓波;200个“隐形感知器”收集廉情信息[N];嘉兴日报;2009年
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10 记者 何德功;6腿机器人:灵巧又能干[N];新华每日电讯;2003年
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1 邵郅邛;连续感知器学习算法的有限收敛性及连续距离转换神经网络[D];大连理工大学;2005年
2 刘志祥;深部开采高阶段尾砂充填体力学与非线性优化设计[D];中南大学;2005年
3 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
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5 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
6 吴大宏;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究[D];西南交通大学;2003年
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9 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
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1 毕红梅;两类非线性变分不等式的神经网络[D];陕西师范大学;2007年
2 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
3 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
4 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
5 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
6 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
7 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
8 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
9 董宁;两类变分不等式问题的神经网络[D];陕西师范大学;2005年
10 莫浩艺;两类广义线性互补问题的神经网络[D];陕西师范大学;2005年
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