基于信息强度的RBF神经网络结构设计研究

发布时间：2017-05-11 14:07

  本文关键词：基于信息强度的RBF神经网络结构设计研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在系统研究前馈神经网络的基础上,针对径向基函数(Radial basis function,RBF)网络的结构设计问题,提出一种弹性RBF神经网络结构优化设计方法.利用隐含层神经元的输出信息(Output-information,OI)以及隐含层神经元与输出层神经元间的交互信息(Multi-information,MI)分析网络的连接强度,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,有效地解决了RBF神经网络结构设计问题;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对典型非线性函数的逼近与污水处理过程关键水质参数建模,结果证明了该弹性RBF具有良好的动态特征响应能力和逼近能力,尤其是在训练速度、泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimalresourceallocationnetworks,MRAN)、增长修剪RBF神经网络(Generalized growing and pruning RBF,GGAP-RBF)和自组织RBF神经网络(Self-organizing RBF,SORBF)有较大的提高.
【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【关键词】： 弹性RBF神经网络 结构设计 非线性系统 动态特征响应
【基金】：国家自然科学基金(61034008) 北京市自然科学基金(4122006) 北京市创新人才建设计划(PHR201006103) 北京市教育委员会科技发展计划(KZ201010005005)资助~~
【分类号】：TP183
【正文快照】： 径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的研究和进展,给工业过程建模和控制提供了一种新方法.RBF神经网络由于结构简单、逼近能力强,在实际应用和理论研究中得到了广泛的应用[14].RBF神经网络应用的核心问题是其结构设计及学习算法设计,对其学习算法的研究已经日趋

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

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【共引文献】

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  本文关键词：基于信息强度的RBF神经网络结构设计研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：357392