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神经网络的两种结构优化算法研究
被引量:
11
1
作者
杨慧中
王伟娜
丁锋
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2006年第6期700-704,710,共6页
提出了一种基于权值拟熵的“剪枝算法”与权值敏感度相结合的新方法,在“剪枝算法”中将权值拟熵作为惩罚项加入目标函数中,使多层前向神经网络在学习过程中自动约束权值分布,并以权值敏感度作为简化标准,避免了单纯依赖权值大小剪枝的...
提出了一种基于权值拟熵的“剪枝算法”与权值敏感度相结合的新方法,在“剪枝算法”中将权值拟熵作为惩罚项加入目标函数中,使多层前向神经网络在学习过程中自动约束权值分布,并以权值敏感度作为简化标准,避免了单纯依赖权值大小剪枝的随机性.同时,又针对剪枝算法在优化多输入多输出网络过程中计算量大、效率不高的问题,提出了一种在级联—相关(cascade-correlation,CC)算法的基础上从适当的网络结构开始对网络进行构建的快速“构造算法”.仿真结果表明这种快速构造算法在收敛速度、运行效率乃至泛化性能上都更胜一筹.*
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关键词
神经网络结构优化
剪枝算法
权值拟熵
权值敏感度
快速构造算法
泛化性能
下载PDF
职称材料
用神经元网络辨识非线性系统中的网络结构选择
被引量:
5
2
作者
鲍晓红
贾英民
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第4期489-494,共6页
本文定义了神经元网络的权值拟熵,在对多层前馈网训练的常规目标函数中加入权值拟熵作为约束项以改变网络的权值分布从而修定网络结构.将此方法用于一类非线性系统的神经网络辨识中可以优化网络模型输入项数和隐节点数目.
关键词
神经元网络
网络结构
非线性系统
系统辨识
下载PDF
职称材料
题名
神经网络的两种结构优化算法研究
被引量:
11
1
作者
杨慧中
王伟娜
丁锋
机构
江南大学控制科学与工程研究中心
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2006年第6期700-704,710,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60574051)
文摘
提出了一种基于权值拟熵的“剪枝算法”与权值敏感度相结合的新方法,在“剪枝算法”中将权值拟熵作为惩罚项加入目标函数中,使多层前向神经网络在学习过程中自动约束权值分布,并以权值敏感度作为简化标准,避免了单纯依赖权值大小剪枝的随机性.同时,又针对剪枝算法在优化多输入多输出网络过程中计算量大、效率不高的问题,提出了一种在级联—相关(cascade-correlation,CC)算法的基础上从适当的网络结构开始对网络进行构建的快速“构造算法”.仿真结果表明这种快速构造算法在收敛速度、运行效率乃至泛化性能上都更胜一筹.*
关键词
神经网络结构优化
剪枝算法
权值拟熵
权值敏感度
快速构造算法
泛化性能
Keywords
neural
network
structure
optimization
pruning
algorithm
pseudo
-
entropy
of
weights
weight
sensitivity
fast
constructive
algorithm
generalization
performance
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
用神经元网络辨识非线性系统中的网络结构选择
被引量:
5
2
作者
鲍晓红
贾英民
机构
北京航空航天大学第七研究室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第4期489-494,共6页
基金
国家自然科学基金
文摘
本文定义了神经元网络的权值拟熵,在对多层前馈网训练的常规目标函数中加入权值拟熵作为约束项以改变网络的权值分布从而修定网络结构.将此方法用于一类非线性系统的神经网络辨识中可以优化网络模型输入项数和隐节点数目.
关键词
神经元网络
网络结构
非线性系统
系统辨识
Keywords
multilayer
neural
networks
pseudo
-
entropy
of
weights
pseudo
probability
of
weights
nonlinear
system
identification
objective
function
分类号
O231 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
神经网络的两种结构优化算法研究
杨慧中
王伟娜
丁锋
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2006
11
下载PDF
职称材料
2
用神经元网络辨识非线性系统中的网络结构选择
鲍晓红
贾英民
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997
5
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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