基于QPSO和极限学习的离散过程神经网络及学习算法

发布时间：2017-12-08 15:08

  本文关键词：基于QPSO和极限学习的离散过程神经网络及学习算法

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【摘要】：连续过程神经元网络在权函数正交基展开时,基函数个数无法有效确定,因此逼近精度不高.针对该问题,提出一种离散过程神经元网络,使用三次样条数值积分处理离散样本和权值的时域聚合运算.模型训练采用双链量子粒子群完成输入权值的全局寻优,通过量子旋转门和非门完成种群进化.局部使用极限学习,通过Moore-Penrose广义逆计算输出权值.以时间序列预测为例进行仿真实验,结果验证了模型的有效性,且训练收敛能力和逼近能力都有一定程度的提高.
【作者单位】： 东北石油大学计算机与信息技术学院;山东科技大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61170132) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521369)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言过程神经网络(PNN)是由He等[1]提出的一种神经网络模型,输入和权值是与时间有关的函数,引入时间聚合算子实现输入信号的时间累积,减小复杂非线性系统逼近时的时间累积误差.文献[2]给出了模型连续性、逼近性等性质的理论证明.由于PNN模型计算复杂,文献[3]提出利用正交基对

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本文编号：1266813