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基于遗传算法的进化神经网络 总被引:16,自引:0,他引:16
提出一种基于遗传算法的多层前向神经网络的自动化设计方法(genetic multiplayer feedforward neural network,GMFNN),用以同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。该算法利用双种群权值优化、结构进化自适应变异率等方法来加快算法的收敛速度,改善解的性能。仿真结果显示本文提出的算法能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生,有效地提高多层前向神经网络的收敛精度,并可获得更为简洁的网络结构。 相似文献
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针对前向神经网络泛化问题,从函数论的角度分析了影响前向神经网络泛化性能的因素。为了提高网络的泛化性能,从理论上分析指出,在网络学习过程中通过增加隐含层神经元来降低网络最大固有误差和最大样本误差的同时,要求确保网络泛化定义域尽可能接近网络输入定义域,否则将有可能降低网络的泛化性能。通过数值试验验证了上述结论。 相似文献
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基于递归小波神经网络的非线性动态系统仿真 总被引:1,自引:1,他引:1
为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真.仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同时具有较好的泛化性能,具有广阔的应用前景。 相似文献
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遗传算法在神经网络控制中的应用与实现 总被引:33,自引:2,他引:31
比较了遗传算法与神经网络的特点,并对将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究,同时阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性,提出了一种融合遗传算法的神经网络控制方法,该方法采用多层前向神经网络作为遗传搜索表示方式的思维,以神经网络为基础,用遗传算法 习神经网络的权系数,即保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力,将遗传算法和神经网络相结合,分析了遗传算法基本参数及神经网络结构、隐层和输出层节点非线性函的选择,设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法,成功地实现了机械手逆运动学求解问题及倒立摆的控制,仿真结果显示了遗传算法快速学习神经络权系数的学习效率与收敛精度,确保了快速达到全局收敛,克服了多层前向神经网络传统的BP学习算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,表明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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针对基于T-S模型的模糊神经网络的局部逼近缺陷,提出了一种基于T-S模型的扩展型模糊神经网络,从训练样本特性和网络结构两个方面来提高网络模型的泛化能力.利用先验知识和模糊推理的方法对样本集进行分析和分类处理,使样本集更加规范;并采用模糊规则推理动态调整正则项系数的方法来减小网络结构.仿真结果表明,所提出的网络具有更快的收敛速度和良好的泛化能力. 相似文献
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一种基于频域分析的小波神经网络收敛算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高精度神经网络在线学习过程中,当神经网络所用的神经元和采样数据非常多,传统的梯度下降法很难保证得到的神经网络具有良好的推广能力的问题。根据小波理论提出一种基于频域分析的在线学习算法,并通过仿真试验对这种新的算法进行验证。理论和试验都表明它不但能够保证神经网络在线辨识过程中具有良好的推广能力,而且加快了神经网络的收敛速度。 相似文献
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一种新型复合神经网络模型 总被引:3,自引:0,他引:3
本文首先详细地阐述了BP神经网络和CMAC神经网络各自的结构,原理以及算法。提出了一种BP神经网络与CMAC神经网络组合起来的新型复合神经网络模型,并利用误差逆向传播原理推导出复合网络的学习法。仿真实验结果表明,这种复合神经网络在保留了BP和CMAC各自特长的基础上,同时具有学习速度快,泛化能力强等特点 相似文献
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自适应混合混沌神经网络及其在TSP中的应用 总被引:5,自引:3,他引:5
为了进一步提高混沌神经网络的收敛效果,将T.Kwok和K.A.Smith所总结的内、外两类混沌神经网络相结合,并加入自适应方法,提出了自适应混合混沌神经网络。这种网络可以同时通过线性和非线性两种途径来改变网络能量函数进行搜索,这使得搜索过程具有更为丰富的动力学行为。同时由于自适应方法的引入,保证能量函数的变化在整个搜索过程中对动态方程有较强的作用,从而减少了网络收敛时的迭代步数。仿真研究表明,在求解TSP上,其效果优于随机混沌模拟退火网络。 相似文献
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多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。 相似文献
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一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法 总被引:4,自引:0,他引:4
将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法 相似文献
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多输入模糊神经网络及其应用 总被引:12,自引:0,他引:12
为了提高神经网络的训练速度和泛化能力 ,同时解决一般模糊神经网络由于输入增多而导致模糊规则膨胀的问题 ,提出了多输入模糊神经网络的结构和算法。此算法用取大取小运算部分代替网络的积和运算 ,同时提出一种获取重要规则的方法。最后将多输入模糊神经网络应用于建筑投标报价系统。仿真结果表明 ,本网络具有较快的训练速度和较高的泛化能力。 相似文献