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相似文献
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1.
利用进化规划设计人工神经网络   总被引:2,自引:0,他引:2  
近年来,人们开发了许多的神经网络自动设计方法,其中进化算法与神经网络的结合最引人注目,形成一类进化人工神经网络。对用遗传算法实现神经网络的进化进行研究的时间最早,并得到广泛的评论,而最近越来越多的研究支持利用进化规划设计神经网络是一种更优的方法。该文讨论了这一领域的研究进展并阐明了进一步的研究方向。  相似文献   

2.
进化神经网络研究综述   总被引:5,自引:0,他引:5  
进化算法(EAs)与神经网络(NN)的结合已形成了一个新的领域一进化神经网络,在神经网络的研究中举足轻重。本文通过讨论和总结进化神经网络中的关键技术和现状,概述了其设计与构造的趋势。所讨论的是:(1)进化神经网络的研究方法;(2)进化模型;(3)应用实例及关键技术;(4)研究方向。  相似文献   

3.
基于进化计算的神经网络设计与实现   总被引:15,自引:1,他引:14  
基于进化算法可有产解决神经网络设计和实现中存在的一些问题,使网络具有更优的性能。在此对基于进化计算的神经网络设计和实现的研究内容及进展情况进行综述,讲座了网络实现的关键问题,包括网络权重的进化训练,网络结构进化设计,学习规则进化选取以及进化操作算子设计等,并分析了相关的研究和发展方向。  相似文献   

4.
《软件》2016,(5):77-80
进化神经网络将进化算法与人工神经网络进行了有机结合,进化算法的参与使神经网络系统在进化发育过程中可自适应的进行网络结构与连接权值的调整,改善了神经网络在模拟仿真过程中自主智能化不足的缺陷,提高了神经网络系统的生物真实性。随着研究的深入,大量不同类型的进化神经网络相继出现,根据基因编码方式的不同,可将进化神经网络分为直接编码型和间接编码型两类。本文对神经网络中基因的编码方式进行了阐述分析,最后总结了间接编码方法的应用领域。  相似文献   

5.
前向神经网络参数估计中的进化规划   总被引:3,自引:1,他引:2  
人工神经网络在很多领域有着成功的应用。神经网络参数估计有许多训练算法,BP算法是前向多层神经网络的典型算法,但BP算法有时会陷入局部最小解。进化规划是一种随机优化技术,它可以发现全局最优解。文章介绍了进化规划在前向多层神经网络参数估计中的应用,结合具体例子给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。实验数据表明采用进化规划得到的网络参数是最优的,神经网络的性能优于基于BP算法的神经网络性能。  相似文献   

6.
研究了量子进化算法,并将其与神经网络相融合,提出了基于量子进化算法的神经网络学习算法,然后将其应用于工业过程丙烯腈收率建模,结果表明量子进化神经网络建模具有较快的收敛速度和较高的模型精度,可以满足工业中要求丙烯腈收率误差不超过1%的要求。  相似文献   

7.
基于统计分析的分阶段进行神经网络方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘芳  李人厚 《信息与控制》2002,31(3):227-230
基于统计分析和分阶段进化,提出一种新的进化神经网络设计方法,本文方法的进化过程分三个阶段:第一阶段,首先按训练样本统计特性设计较小规模的神经网络,第二阶段,引入所有训练样本,在第一阶段的基础上,逐步扩展网络结构,天加的神经元总是单独训练并以抵消原网络的输出误差为其训练目标,直至训练网络达到误差要求,第三阶段,利用统计方法,将网络中非线性变换作用相似的神经元合并,简化网络结构,本文方法一方面减轻了进化算法的压力,另一方面指出了网络进化的方向使得进化网络的学习过程不再是黑箱问题,计算机仿真实验表明,该方法是有效的。  相似文献   

8.
於时才  陈涓 《计算机应用》2008,28(12):3052-3054
针对目前神经网络集成方法中生成个体网络差异度小、集成泛化能力较差等缺点,提出一种基于小生境技术的神经网络进化集成方法。利用小生境技术在增加进化群体的多样性、提高进化局部搜索能力方面的良好性能,通过个体间相似程度的共享函数来调整神经网络集成中个体网络的适应度,再依据调整后的新适应度进行选择,以维护群体的多样性,得到多样性的个体网络。理论分析和实验结果表明,该方法能有效生成差异度较大的个体网络,提高神经网络集成系统的泛化能力与计算精度。  相似文献   

9.
基于统计分析的分阶段进化神经网络方法   总被引:2,自引:1,他引:2  
刘芳  李人厚 《信息与控制》2002,31(3):227-230
基于统计分析和分阶段进化,提出一种新的进化神经网络设计方法.本文方法 的进化过程分三个阶段:第一阶段,首先按训练样本统计特性设计较小规模的神经网络;第 二阶段,引入所有训练样本,在第一阶段的基础上,逐步扩展网络结构,新添加的神经元总 是单独训练并以抵消原网络的输出误差为其训练目标,直至训练网络达到误差要求.第三阶 段,利用统计方法,将网络中非线性变换作用相似的神经元合并,简化网络结构.本文方法 一方面减轻了进化算法的压力,另一方面指出了网络进化的方向使得进化网络的学习过程不 再是黑箱问题.计算机仿真实验表明,该方法是有效的.  相似文献   

10.
神经网络结构设计的准则和方法   总被引:17,自引:0,他引:17  
方剑  席裕庚 《信息与控制》1996,25(3):156-164
神经网络结构设计一直是一个很有意义但又难以解决的问题,文中回顾并总结了近年来神经网络结构设计的研究状况。首先分析了在神经网络结构设计中应考虑的4个准则,即神经网络的函数逼近误差、网络结构的复杂性、网络的泛化能力和网络的容错性,随后从构造法、删除法和进化方法3个方面介绍了各种神经网络的设计,并提出了今后研究的展望。  相似文献   

11.
Ensemble neural networks (ENNs) are commonly used neural networks in many engineering applications due to their better generalization properties. An ENN usually includes several component networks in its structure, and each component network commonly uses a single feed-forward network trained with the back-propagation learning rule. As the neural network architecture has a significant influence on its generalization ability, it is crucial to develop a proper algorithm to determine the ENN architecture. In this paper, an ENN, which combines the component networks using the entropy theory, is proposed. The entropy-based ENN searches the best structure of each component network first, and employs entropy as an automating design tool to determine the best combining weights. Two analytical functions - the peak function and the Friedman function are used to assess the accuracy of the proposed ensemble approach. Then, the entropy-based ENN is applied to the modeling of peak particle velocity (PPV) damage criterion for rock mass. These computational experiments have verified that the proposed entropy-based ENN outperforms the simple averaging ENN and the single NN.  相似文献   

12.
利用演化神经网络研究有机污染物色谱保留值   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用分子连接性指数作为分子的描述性参数,定量刻画两类主要环境污染物的分子结构,通过演化神经网络分别建立了多环芳烃(PAH)和酚两类有机污染物的结构与色谱保留值之间的定量关系。计算过程中,采用留十法(Ieave-10-out)对所有化合物进行了计算,并将计算值与实验值进行了比较。  相似文献   

13.
In this paper,the normalized exponential neural network(ENN)is studied.It is proved that ENN is a universal approximator.The stability relation between systems and neural networks working as controllers is investigated.The results show that when designing a system,one should firstly Consider system stability rather than controller stability,Accordingly,a new hybrid learning algorithm is presented,and it is proved that this algorithm eventually converge to equilibria.  相似文献   

14.
Because of the chaotic nature and intrinsic complexity of wind speed, it is difficult to describe the moving tendency of wind speed and accurately forecast it. In our study, a novel EMD–ENN approach, a hybrid of empirical mode decomposition (EMD) and Elman neural network (ENN), is proposed to forecast wind speed. First, the original wind speed datasets are decomposed into a collection of intrinsic mode functions (IMFs) and a residue by EMD, yielding relatively stationary sub-series that can be readily modeled by neural networks. Second, both IMF components and residue are applied to establish the corresponding ENN models. Then, each sub-series is predicted using the corresponding ENN. Finally, the prediction values of the original wind speed datasets are calculated by the sum of the forecasting values of every sub-series. Moreover, in the ENN modeling process, the neuron number of the input layer is determined by a partial autocorrelation function. Four prediction cases of wind speed are used to test the performance of the proposed hybrid approach. Compared with the persistent model, back-propagation neural network, and ENN, the simulation results show that the proposed EMD–ENN model consistently has the minimum statistical error of the mean absolute error, mean square error, and mean absolute percentage error. Thus, it is concluded that the proposed approach is suitable for wind speed prediction.  相似文献   

15.
专家神经网络的构造研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
专家神经网络是由专家系统产生出的事件驱动无环路神经对象网络。这些神经对象处理信息的非线性复合函数比正常的神经网络结点处理器更复杂。本文研究了无环路网络的BP学习算法,这一算法将传统BP算法与专家神经网络特征结合起来,提供了一种获取知识的方法。  相似文献   

16.
The purpose of this study is to use ensembled neural networks (ENN) to model survival rate for the patients with out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). We also use seven different sensitivity analyses to find out the important variables to establish a comprehensive and objective assessment method for the OHCA patients. After pre-filtering, we obtained 4,095 data for building this ENN model. The data have been divided into 60?% data for training, 20?% data for validation, and 20?% data for testing. The 11 inputs, including response time, on-scene time, patient transfer time, time to cardiopulmonary resuscitation (CPR), CPR on the scene, using drugs, age, gender, using airway, using automated external defibrillator (AED), and trauma type, and one output variable have been selected as ENN model structure. The results have been shown that ENN can model the OHCA patients and CPR on the scene, using drugs, on-scene time, and using airway in the top 4 of these 11 important variables after 7 different sensitivity analyses. Moreover, these four variables have also been shown significant differences when we use traditional one variable statistics analysis for these variables.  相似文献   

17.
一种基于多进化神经网络的分类方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
商琳  王金根  姚望舒  陈世福 《软件学报》2005,16(9):1577-1583
分类问题是目前数据挖掘和机器学习领域的重要内容.提出了一种基于多进化神经网络的分类方法CABEN(classification approach based on evolutionary neural networks).利用改进的进化策略和Levenberg-Marquardt方法对多个三层前馈神经网络同时进行训练.训练好各个分类模型以后,将待识别数据分别输入,最后根据绝对多数投票法决定最终分类结果.实验结果表明,该方法可以较好地进行数据分类,而且与传统的神经网络方法以及贝叶斯方法和决策树方法相比,在  相似文献   

18.
可拓神经网络是一类新的神经网络,它结合了可拓学理论和人工神经网络技术。可拓神经网络已经在模式识别、故障诊断、分类聚类等领域有了成功的应用。针对变压器故障诊断的特点,提出一种基于可拓神经网络的电力变压器故障诊断方法。介绍了可拓神经网络;构造了基于可拓神经网络的故障诊断模型和算法设计,并将其应用到电力变压器的诊断识别;通过仿真实验验证了该方法简单易行、训练误差小、收敛时间快等优点。该方法具有一定的应用及推广能力。  相似文献   

19.
进化神经网络模型与问题内部机制无关,避免了神经网络收敛到局部,但模型存在参数多而过于复杂的问题。对影响基本进化神经网络模型性能的个体编码方式和适应度函数进行优化,并自适应性定义种群交叉率、变异率。以大气中主要污染物SO2为例,考虑气温、相对湿度、风速等影响因子,实验仿真结果表明优化后的进化神经网络较传统的基本进化神经网络模型进化过程收敛更快,预测效果更佳,为环境保护部门提供可靠的决策依据。  相似文献   

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