北京市属高等学校人才强教计划资助项目(PHR201006103)
- 作品数：3 被引量：30H指数：2
- 相关作者：乔俊飞张昭昭薄迎春杨刚更多>>
- 相关机构：北京工业大学辽宁工程技术大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于在线减法聚类的RBF神经网络结构设计被引量：20
- 2012年
- 以设计最小径向基函数(RBF)神经网络结构为着眼点,提出一种在线RBF网络结构设计算法.该算法将在线减法聚类能实时跟踪工况的特性与RBF网络参数学习过程相结合,使得网络既能在线适应实时对象的变化又能维持紧凑的结构,有效地解决了RBF神经网络结构自组织问题.该算法只调整欧氏距离距实时工况最近的核函数,大大提高了网络的学习速度.通过对典型非线性函数逼近和混沌时间序列预测的仿真,表明所提出的算法具有良好的动态特性响应能力和逼近能力.
- 张昭昭乔俊飞
- 关键词：RBF神经网络
- 一种多模块协同参与的神经网络被引量：2
- 2011年
- 针对单一神经网络训练时间长、对复杂问题处理精度较低、易陷入局部极小等问题,提出了一种多模块协同参与信息处理的神经网络.该神经网络具有层级结构,基于条件模糊聚类技术对样本进行分类,根据分类结果实现对神经网络的模块划分,采用代数算法对网络权值进行求解,基于距离测度设计了处理输入信息的子网络选择方法.为提高神经网络对复杂问题的逼近能力,选择数目不等的多个子网络参与给定输入的协同处理,采取"分而治之"与"集成学习"相结合方法以提高网络的性能.实验表明,对于复杂问题,这种多模块协同参与的神经网络可以有效地提高网络的逼近精度,训练时间也优于单一网络.
- 薄迎春乔俊飞杨刚
- 关键词：神经网络多模块
- 一种具有small world特性的ESN结构分析与设计被引量：8
- 2012年
- 针对回声状态网络(ESN)结构设计复杂、参数选择难度大的问题,提出一种具有small world特性的ESN(SWESN).首先采用神经元空间增长算法在平面区域生成small world拓扑网络;然后根据网络节点与基准点的Euclidean距离将网络节点进行重新排序,并将平面上的物理节点及其连接映射为SWESN的内部神经元连接矩阵,从而使动态神经元池具有small world特性.实验表明,SWESN动力学特性比常规ESN更为丰富,在鲁棒性、抗干扰能力等方面均优于常规的ESN.
- 薄迎春乔俊飞张昭昭
- 关键词：回声状态网络小世界动力学特性
