一种权值直接确定及结构自适应的Chebyshev基函数神经网络 被引量：11

1

作者 张雨浓 陈裕隆 +2 位作者 姜孝华 曾庆淡 邹阿金 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第6期210-213,共4页

基于函数逼近理论,构造一种Chebyshev基函数神经网络模型。推导出该网络模型的权值直接确定方法,可一步计算出权值,克服了传统BP神经网络学习率选取困难、学习过程冗长和易陷入局部极小等缺点。在此基础上,设计了基于二分搜索的结构自... 基于函数逼近理论,构造一种Chebyshev基函数神经网络模型。推导出该网络模型的权值直接确定方法,可一步计算出权值,克服了传统BP神经网络学习率选取困难、学习过程冗长和易陷入局部极小等缺点。在此基础上,设计了基于二分搜索的结构自适应算法,根据精度要求自动确定网络最优结构。理论分析及仿真验证均表明,该网络不仅能够快速地完成网络权值确定和结构自适应,且具有优异的学习与逼近能力,而且对随机加性噪声也具有较好的抑制作用。 展开更多

关键词 神经网络 Chebyshev正交基 权值直接确定 结构自适应确定

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Laguerre正交基前向神经网络及其权值直接确定法 被引量：10

2

作者 张雨浓 钟童科 +1 位作者 李巍 易称福 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期249-253,共5页

根据多项式理论,构造了一种以Laguerre正交多项式作为隐层神经元激励函数的前向神经网络模型.根据标准BP算法,导出了权值修正的迭代公式(包括标量形式和矩阵形式).区别于这种需要迭代训练获得最优权值的方法,针对该网络模型,进一步提出... 根据多项式理论,构造了一种以Laguerre正交多项式作为隐层神经元激励函数的前向神经网络模型.根据标准BP算法,导出了权值修正的迭代公式(包括标量形式和矩阵形式).区别于这种需要迭代训练获得最优权值的方法,针对该网络模型,进一步提出了一种基于伪逆的直接计算权值的方法.该权值直接确定法避免了以往的权值反复迭代训练的冗长过程.仿真结果显示其具有比传统的BP迭代法更快的计算速度,并且能够能达到更高的工作精度. 展开更多

关键词 Laguerre正交多项式 激励函数 前向神经网络 BP迭代法 权值直接确定法

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样条神经网络的权值直接确定法 被引量：6

3

作者 张雨浓 杨逸文 +2 位作者 肖秀春 邹阿金 李巍 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期2685-2688,共4页

根据样条逼近理论和神经网络原理构造了一种样条神经网络模型,以一组样条基函数作为隐神经元的激励函数。依据误差回传(BP)思想推导出该网络模型的权值修正迭代公式,利用该公式迭代训练可得到该网络的最优权值。而对于构造的具有特定网... 根据样条逼近理论和神经网络原理构造了一种样条神经网络模型,以一组样条基函数作为隐神经元的激励函数。依据误差回传(BP)思想推导出该网络模型的权值修正迭代公式,利用该公式迭代训练可得到该网络的最优权值。而对于构造的具有特定网络结构的样条神经网络,依据伪逆思想提出了一种直接计算权值的方法,从而避免冗长的迭代训练过程。仿真结果表明该权值直接确定法不仅能一步确定权值从而获得更快的运算速度,而且能达到更高的计算精度。 展开更多

关键词 样条函数 神经网络 权值直接确定 伪逆

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基于红外热像和权值直接确定神经网络的零值绝缘子识别方法 被引量：7

4

作者 李唐兵 龚磊 姚建刚 《红外技术》 CSCD 北大核心 2013年第11期707-711,共5页

提出一种利用红外图像和神经网络权值直接确定法进行现场零值绝缘子识别的方法。识别的基本过程为:对红外图像进行图像增强、去噪、分割,在绝缘子串内截取矩形作为目标图像;鉴于红外热像的灰度值与物体表面温度的关系,直接提取了灰度标... 提出一种利用红外图像和神经网络权值直接确定法进行现场零值绝缘子识别的方法。识别的基本过程为:对红外图像进行图像增强、去噪、分割,在绝缘子串内截取矩形作为目标图像;鉴于红外热像的灰度值与物体表面温度的关系,直接提取了灰度标准偏差值、绝对偏差、四分差以及极差4个特征参数;将这4个参数作为权值直接确定法神经网络的输入来训练模型,并用于现场零值绝缘子的识别。该方法有效剔除了现场识别时输电线路的干扰,且能满足现场识别实时性要求。实验结果验证了该方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 零值绝缘子 红外热像 图像分割 权值直接确定法

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SIMO傅里叶三角基神经网络的权值直接确定法和结构自确定算法 被引量：3

5

作者 张雨浓 李钧 +2 位作者 张智军 阮恭勤 姜孝华 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2011年第4期507-513,524,共8页

根据傅里叶级数逼近理论,将正交三角函数系作为隐层神经元激励函数,合理选取这些激励函数的周期参数,构造单输入多输出(SIMO)傅里叶三角基神经网络模型.根据该网络的特点,推导出一种基于伪逆的权值直接确定法,从而1步计算出网络最优权值... 根据傅里叶级数逼近理论,将正交三角函数系作为隐层神经元激励函数,合理选取这些激励函数的周期参数,构造单输入多输出(SIMO)傅里叶三角基神经网络模型.根据该网络的特点,推导出一种基于伪逆的权值直接确定法,从而1步计算出网络最优权值,并在此基础上设计出隐层结构自确定算法.仿真结果表明,与传统BP(反向传播)神经网络及基于最小二乘法的SIMO傅里叶神经网络模型相比,本网络模型具有更高的计算精度和更快的计算速度. 展开更多

关键词 SIMO傅里叶三角基神经网络 权值直接确定 隐层结构自确定

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PID神经元网络之权值直接确定法研究 被引量：6

6

作者 张雨浓 杨逸文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期189-191,197,共4页

网络权值如何确定,是人工神经网络研究中的一个重要课题。传统PID神经元网络在该问题的研究上,大多数采用误差回传(BP)的思想,通过迭代训练而估算出该网络的连接权值。针对PID神经元网络,对其进行简单巧妙的转化,可提出一种基于矩阵伪... 网络权值如何确定,是人工神经网络研究中的一个重要课题。传统PID神经元网络在该问题的研究上,大多数采用误差回传(BP)的思想,通过迭代训练而估算出该网络的连接权值。针对PID神经元网络,对其进行简单巧妙的转化,可提出一种基于矩阵伪逆表述的直接计算权值的方法,从而避免了冗长的迭代训练过程。计算机仿真结果表明,该权值直接确定方法不仅有更快的学习/计算速度,而且能达到更高的计算精度。 展开更多

关键词 PID神经元网络 权值直接确定 系统辨识 矩阵伪逆

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中心、方差及权值直接确定的RBF神经网络分类器 被引量：13

7

作者 张雨浓 李克讷 谭宁 《计算技术与自动化》 2009年第3期5-9,共5页

模式分类是径向基函数(RBF)神经网络应用的一个重要方面,目前大多数RBF网络都采用迭代学习的方法。区别于反复迭代训练而得到网络参数的惯常做法,重新探讨一种基于矩阵伪逆或逆的中心、方差及权值可直接确定的方法。并基于此方法构建一... 模式分类是径向基函数(RBF)神经网络应用的一个重要方面,目前大多数RBF网络都采用迭代学习的方法。区别于反复迭代训练而得到网络参数的惯常做法,重新探讨一种基于矩阵伪逆或逆的中心、方差及权值可直接确定的方法。并基于此方法构建一种模式识别分类器,对IRIS分类问题进行计算机仿真验证。结果表明,相对于迭代法,该直接确定方法具有更快的计算速度,构建的RBF神经网络分类器也具有良好的分类性能。 展开更多

关键词 RBF神经网络 分类 中心 方差 权值直接确定 模式识别

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权值直接确定的三角型模糊前向神经网络 被引量：11

8

作者 杨文光 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期33-37,42,共6页

为了确定前向神经网络的网络结构,提出了一种基于采样数据的含单隐层神经元的模糊前向神经网络,反映了构造数据所蕴含的系统信息,其隐层神经元激励函数选择为三角型隶属函数和构造数据相应输出的乘积。该网络模型可以随采样数据的多少... 为了确定前向神经网络的网络结构,提出了一种基于采样数据的含单隐层神经元的模糊前向神经网络,反映了构造数据所蕴含的系统信息,其隐层神经元激励函数选择为三角型隶属函数和构造数据相应输出的乘积。该网络模型可以随采样数据的多少自主选择构造数据,自主设定隐层神经元,利用权值直接确定法得到网络最优权值。数值仿真实验表明,相比于现有文献的已有网络模型,模糊前向神经网络具有逼近精度高、网络结构可调、较好的预测性和实时性高的优点。 展开更多

关键词 模糊前向神经网络 权值直接确定法 三角型隶属函数 实时

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Padé有理式神经网络及其权值直接确定法 被引量：1

9

作者 张雨浓 肖秀春 旷章辉 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第1期12-15,20,共5页

根据Pad近似理论,构造出一类前向有理式神经网络.该网络采用四层结构,其中第一层(输入层)和第三层采用线性激励函数,第二层采用幂激励函数,第四层(输出层)采用分数函数(或称除法函数)作为激励函数.依据梯度下降法思想,推导了其权值修... 根据Pad近似理论,构造出一类前向有理式神经网络.该网络采用四层结构,其中第一层(输入层)和第三层采用线性激励函数,第二层采用幂激励函数,第四层(输出层)采用分数函数(或称除法函数)作为激励函数.依据梯度下降法思想,推导了其权值修正的迭代公式.针对迭代方法收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点,进一步推导出了基于伪逆的权值直接确定方法,该方法避免了冗长的迭代过程.仿真和预测结果均表明Pad有理式神经网络及其权值直接确定法具有较好的计算速度和更高的逼近与预测精度. 展开更多

关键词 Padé近似 有理式神经网络 权值修正 权值直接确定法

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基函数神经网络权值直接确定的图像复原

10

作者 田启川 田茂新 杨晓飞 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期178-181,共4页

给出了基函数神经网络图像复原的模型,该神经网络模型是由三层构成的前向神经网络,以一组正交基为隐层神经元的激励函数。为了避免反复迭代权值修正的冗长BP训练过程,提出了一种权值直接确定的算法。实验结果表明,该种权值直接确定算法... 给出了基函数神经网络图像复原的模型,该神经网络模型是由三层构成的前向神经网络,以一组正交基为隐层神经元的激励函数。为了避免反复迭代权值修正的冗长BP训练过程,提出了一种权值直接确定的算法。实验结果表明,该种权值直接确定算法不仅能一步确定权值而获得更快的运算速度,而且能达到更高的精度。 展开更多

关键词 图像复原 基函数神经网络 正交基 权值修正 权值直接确定

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基于权值直接确定神经网络的采购提前期预测模型 被引量：2

11

作者 李国辉 《科技风》 2016年第6期24-25,共2页

精确采购,尽可能地降低库存成本是大多数企业一直追求的目标之一。然而准时采购受到库存量、采购处理等众多因素影响,这些因素之间彼此影响,因此对采购提前期的预测很难给出一个精确的数学模型。人工神经网络具有很强的非线性映射能力,... 精确采购,尽可能地降低库存成本是大多数企业一直追求的目标之一。然而准时采购受到库存量、采购处理等众多因素影响,这些因素之间彼此影响,因此对采购提前期的预测很难给出一个精确的数学模型。人工神经网络具有很强的非线性映射能力,可以很大程度地解决非线性预测问题。提出了一种权值直接确定神经网络的采购提前期模型,仿真效果达到预期水平。 展开更多

关键词 采购提前期 神经网络 权值直接确定

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基于权值直接确定神经网络的采购提前期模型

12

作者 李国辉 《天津职业大学学报》 2016年第3期79-81,共3页

精确采购,尽可能地降低库存成本是大多数企业追求的目标之一。然而准时采购受到库存量、采购处理等众多因素影响,这些因素之间彼此影响,因此对采购提前期的预测很难给出一个精确的数学模型。人工神经网络具有很强的非线性映射能力,可以... 精确采购,尽可能地降低库存成本是大多数企业追求的目标之一。然而准时采购受到库存量、采购处理等众多因素影响,这些因素之间彼此影响,因此对采购提前期的预测很难给出一个精确的数学模型。人工神经网络具有很强的非线性映射能力,可以很大程度地解决非线性预测问题,对此提出一种权值直接确定神经网络的采购提前期模型,仿真效果达到预期水平。 展开更多

关键词 采购提前期 神经网络 权值直接确定

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基于V系统的权值直接确定神经网络模型

13

作者 崔媛 《科技风》 2019年第23期102-103,共2页

传统的BP神经网络存在着迭代缓慢、容易陷入局部极值而无法获得全局最优解等缺陷。在误差反向传播学习算法的基础上,对网络进行改进,采用正交V系统作为基底,得到权值直接确定模型。算例表明,模型达到预期效果。

关键词 V系统 权值直接确定 神经网络

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第二类Chebyshev前向神经网络权值直接确定及结构自适应确定 被引量：7

14

作者 肖秀春 张雨浓 +1 位作者 姜孝华 邹阿金 《大连海事大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期80-84,共5页

为克服BP神经网络模型及其学习算法中的固有缺陷,构造了第二类Chebyshev前向神经网络模型,提出该神经网络模型权值直接确定法和结构自适应确定法.理论分析及仿真实验均表明,该系统弥补了BP神经网络的某些固有缺陷.相比同构型BP神经网络... 为克服BP神经网络模型及其学习算法中的固有缺陷,构造了第二类Chebyshev前向神经网络模型,提出该神经网络模型权值直接确定法和结构自适应确定法.理论分析及仿真实验均表明,该系统弥补了BP神经网络的某些固有缺陷.相比同构型BP神经网络,其计算速度和工作精度均有大幅提高. 展开更多

关键词 神经网络 正交多项式 权值直接确定 网络结构 自适应

原文传递

权值可直接算出的Legendre神经网络之隐节点数自动确定 被引量：3

15

作者 张雨浓 刘巍 +1 位作者 蔡炳煌 肖秀春 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第7期1298-1301,共4页

隐神经元数目的确定在神经网络学习过程中有着重要的意义.然而,目前,还没有相应的确定性理论指导隐神经元数的设计.针对Legendre前向神经网络,在基于伪逆的权值直接确定法的基础上构造出一种神经网络隐节点数自动确定的算法.仿真结果显... 隐神经元数目的确定在神经网络学习过程中有着重要的意义.然而,目前,还没有相应的确定性理论指导隐神经元数的设计.针对Legendre前向神经网络,在基于伪逆的权值直接确定法的基础上构造出一种神经网络隐节点数自动确定的算法.仿真结果显示该隐节点数自动确定算法能较快地找到最简化结构Legendre前向神经网络的隐节点数. 展开更多

关键词 Legendre前向神经网络 隐节点数自动确定 权值直接确定 伪逆

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多输入Sigmoid激励函数神经网络权值与结构确定法 被引量：21

16

作者 张雨浓 曲璐 +2 位作者 陈俊维 刘锦荣 郭东生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4113-4116,4151,共5页

结合伪逆直接计算得到神经元之间最优权值的方法,提出了一种双阶段自动搜索与确定最优网络结构的算法,克服了原有BP神经网络模型及其学习算法的固有缺陷。以函数逼近为例,计算机数值实验结果显示了算法有效且耗时短,证实了由该算法得到... 结合伪逆直接计算得到神经元之间最优权值的方法,提出了一种双阶段自动搜索与确定最优网络结构的算法,克服了原有BP神经网络模型及其学习算法的固有缺陷。以函数逼近为例,计算机数值实验结果显示了算法有效且耗时短,证实了由该算法得到的网络对于多输入函数具有较优良的逼近(学习与校验)性能。 展开更多

关键词 BP神经网络 多输入 Sigmoid激励函数 权值直接确定法 双阶段结构自确定法

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两输入幂激励前向神经网络权值与结构确定 被引量：11

17

作者 张雨浓 劳稳超 +1 位作者 余晓填 李钧 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第15期102-106,122,共6页

基于多元函数逼近与二元幂级数展开理论,构建了一个以二元幂函数序列为隐神经元激励函数的两输入幂激励前向神经网络模型。以该网络模型为基础,基于权值直接确定法以及隐神经元数目与逼近误差的关系,提出了一种网络权值与结构确定算法... 基于多元函数逼近与二元幂级数展开理论,构建了一个以二元幂函数序列为隐神经元激励函数的两输入幂激励前向神经网络模型。以该网络模型为基础,基于权值直接确定法以及隐神经元数目与逼近误差的关系,提出了一种网络权值与结构确定算法。计算机仿真与数值实验结果验证了所构建的网络在逼近与去噪方面具有优越的性能,所提出的权值与结构确定算法能够快速、有效地确定网络的权值与最优结构,保证网络的最佳逼近能力。 展开更多

关键词 权值与结构确定算法 二元幂级数展开 两输入幂激励前向神经网络 最优结构 权值直接确定法

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基于权值与结构确定法的单极Sigmoid神经网络分类器 被引量：6

18

作者 张雨浓 陈俊维 +2 位作者 刘锦荣 曲璐 黎卫兵 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第3期766-770,809,共6页

构造了以单极Sigmoid函数作为隐层神经元激励函数的神经网络分类器,网络中输入层到隐层的权值和隐层神经元的阈值均为随机生成。同时,结合利用伪逆思想一步计算出隐层和输出层神经元之间连接权值的权值直接确定(WDD)法,进一步提出了具... 构造了以单极Sigmoid函数作为隐层神经元激励函数的神经网络分类器,网络中输入层到隐层的权值和隐层神经元的阈值均为随机生成。同时,结合利用伪逆思想一步计算出隐层和输出层神经元之间连接权值的权值直接确定(WDD)法,进一步提出了具有边增边删和二次删除策略的网络结构自确定法,用来确定神经网络最优权值和结构。数值实验结果表明,该算法能够快速有效地确定单极Sigmoid激励函数神经网络分类器的最优网络结构;分类器的分类性能良好。 展开更多

关键词 单极Sigmoid函数 神经网络分类器 权值直接确定法 数值实验

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MISO多元广义多项式神经网络及其权值直接求解 被引量：7

19

作者 肖秀春 张雨浓 姜孝华 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期42-46,56,共6页

基于多元函数逼近理论,构建一种M ISO(Mu ltip le-Input,S ingle-Output)多元广义多项式神经网络。依据最小二乘原理,推导出基于伪逆的最优权值一步计算公式———简称为权值直接确定法;在此基础上,提出基于指数增长和折半删减搜索策略... 基于多元函数逼近理论,构建一种M ISO(Mu ltip le-Input,S ingle-Output)多元广义多项式神经网络。依据最小二乘原理,推导出基于伪逆的最优权值一步计算公式———简称为权值直接确定法;在此基础上,提出基于指数增长和折半删减搜索策略的隐神经元数自适应增删搜索算法。该新型神经网络具有结构简单的优点,其权值直接确定法、隐神经元增删算法可以避免冗长的迭代计算、局部极小点和学习率难选取等问题,同时解决了传统BP神经网络难以确定隐神经元数这一难题。仿真实验显示其具有训练速度快、逼近精度高和良好的去噪特性等特点。 展开更多

关键词 多元广义多项式 权值直接确定 结构自适应确定 指数增长 折半删减

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Hermite插值神经网络权值和结构确定理论探讨 被引量：4

20

作者 张雨浓 李凌峰 +1 位作者 郭东生 杨逸文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第11期4048-4051,共4页

为了克服BP神经网络固有的缺陷,基于Hermite插值理论,构造了一种新型的前向神经网络模型(即Hermite插值神经网络模型)。针对该网络模型,提出了一种基于矩阵伪逆的权值直接确定方法,并在此基础上探讨了隐神经元数目自动确定的方法(即网... 为了克服BP神经网络固有的缺陷,基于Hermite插值理论,构造了一种新型的前向神经网络模型(即Hermite插值神经网络模型)。针对该网络模型,提出了一种基于矩阵伪逆的权值直接确定方法,并在此基础上探讨了隐神经元数目自动确定的方法(即网络结构自确定方法)。计算机仿真结果表明,相比于传统的BP神经网络,使用权值与结构双确定方法的Hermite插值神经网络具有更好的收敛速度和校验能力。同时,也验证了该神经网络良好的降噪和预测能力。 展开更多

关键词 前向神经网络 HERMITE插值 权值直接确定方法 网络结构自确定方法 BP神经网络

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