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《武汉科技大学》 2002年
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多层前向神经网络的结构辩识和改进算法

全宏亮  
【摘要】: 近年来,神经网络的研究得到了异常迅速的发展,神经网络的特征充分显示了其在解决高度非线性和严重不确定性系统控制方面的巨大潜力,在各门学科领域中都有重要的意义。在神经网络模型中,多层前向神经网络是应用得最为广泛的一种网络,已经广泛运用于函数逼近、图像处理、模式识别、自适应控制等方面。 多层前向神经网络虽已应用于许多领域,但还是存在着一系列急需解决的问题,其中如何确定结构简单、性能优良的网络结构是最为棘手的问题之一,这一难题阻碍了神经网络更为广泛的应用。众所周知,应用神经网络的前提是确定网络的结构,但长期以来,由于没有理论的指导,大多数情况下都用试凑法来确定网络的结构,结果常常是计算量大,效率低。本文简要介绍了神经网络的基本知识,对神经网络结构辨识的方法做了系统的综述,对现有结构辨识的方法进行了探讨,分析了其优点和不足之处。本文对隐层神经元之间的关系进行了系统分析,得出在最优网络结构情况下,同一隐层的所有神经元对不同样本的输出应线性无关,并据此提出了一种新的神经网络结构辨识算法,还给出了容差的确定方法。仿真结果表明,网络的结构得到了简化,不仅满足了误差目标的要求,而且提高了网络的泛化能力。 BP算法是多层前向神经网络中应用最为广泛的一种算法,但是由于BP算法实质是一种梯度下降的搜索算法,它存在着其固有的不足,如收敛速度较慢,易于陷入误差函数的局部极值,而且对于较大搜索空间、多峰值和不可微函数也常不能搜索到全局极小点等,这一切制约着前向神经网络在各个领域中的应用,因此有必要对BP算法进行改进。本文基于反变换及奇异值分解,提出了一种改进算法,能够有效的提高网络收敛的速度和精度,计算机仿真结果也有力的证实了这一点。
【学位授予单位】:武汉科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP183

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