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蚁群算法优化前向神经网络的一种方法 总被引:4,自引:0,他引:4
王晶 《计算机工程与应用》2006,42(25):53-55
蚁群算法(ACA)是一种新型的寻优策略,此文章尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的学习过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明ACA具有更好的全局收敛性,鲁棒性强,以及对初值不敏感等特点。 相似文献
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多层前向神经网络的快速学习算法及其应用 总被引:16,自引:0,他引:16
针对目前多层前向神经网络学习算法存在的不足,提出一种多层前向神经网络的快速学习算法,它不仅符合生物神经网络的基本特征,而且算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等特性.以二杆机械手逆运动学建模作为应用实例,仿真结果表明该方法是有效的,其算法与收敛速度更优于BP网络. 相似文献
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多层前向神经网络的快速学习算法及其应用 总被引:4,自引:1,他引:4
针对目前多层前向神经网络学习算法存在的不足,提出一种多层前向神经网络的快速学习算法,它不仅符合生物神经网络的基本特征,而且算法简单,学习收敛速度快,具有线性,非线性逼近精度高等特性,以二杆机构手逆运动学建模作为应用实例,仿真结果表明该方法是有效的,其算法与收敛速度更优于BP网络。 相似文献
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传统人工神经网络的输入均为向量形式,而图像由矩阵形式表示,因此,在用人工神经网络进行图像处理时,图像将以向量形式输入至神经网络,这破坏了图像的结构信息,从而影响了图像处理的效果。为了提高网络对图像的处理能力,文中借鉴了深度学习的思想与方法,引进了具有矩阵输入的多层前向神经网络。同时,采用传统的反向传播训练算法(BP)训练该网络,给出了训练过程与训练算法,并在USPS手写数字数据集上进行了数值实验。实验结果表明,相对于单隐层矩阵输入前向神经网络(2D-BP),所提多层网络具有较好的分类效果。此外,对于彩色图片分类问题,利用所提出的2D-BP网络,给出了一个有效的可行方法。 相似文献
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针对时变和/或非线性输入的前向神经网络提出了一种感知自适应算法。其本质是迫使输出的实际值和期望值之间的误差满足一个渐近稳定的差分方程,而不是用后向传播方法使误差函数极小化。通过适当排列扩张输入可以避免算法的奇异性。 相似文献
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本文构造了一种新的基于线性模型、多层前向网络的混合结构神经网络模型,并提出了相应的非迭代快速学习算法.该学习算法能够根据拟合精度要求,运用线性最小二乘法确定相应的最佳网络权值和线性部分的参数,并自动确定最佳的隐层节点数.与BP网络的比较结果表明,本文提出的混合结构前向神经网络的快速学习算法无论在拟合精度、学习速度、泛化能力、还是隐节点数均显著好于BP算法. 相似文献
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本文提出了一种新的基于Agent的神经网络隐层结构的优化算法(OHA)。该方法包括两个部分,分别由RLAgent和NNAgent合作完成。RLAgent根据强化学习算法找到一个比当前节点数更优的解,并反馈给NNAgent。NNAgent据此构建相应的网络,并采用分层训练的算法对该网络进行优化,训练结果再发给RLAgent。在多次循环后,OHA算法就可以找到一个训练误差最小的全局最优解(权值及隐层节点数)。本文讨论了有关的算法、测试和结果分析。Iris数据集和危险评估数据集的测试结果表明,算法避免了盲目搜索造成的计算开销,明显改善了优化性能。 相似文献
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基于免疫算法的前馈神经网络权值设计 总被引:6,自引:1,他引:6
提出了一种基于免疫算法的前馈神经网络设计方法(ImmuneFeed-forwardNeuralNetwork,INN),用于实现前馈神经网络权值空间的搜索。初步实验结果显示免疫算法具有快速学习网络权值的和脱离局部极小点的能力。 相似文献
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确定RBF神经网络隐层节点数的最大矩阵元法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基于训练样本输入信息进行非监督聚类来确定RBF神经网络隐层节点数的方法存在利用信息不充分的缺陷,该文提出了一种新的确定RBF神经网络隐层节点数的方法。利用训练样本输入输出全部信息建立样本间的相似矩阵,然后采用最大矩阵元法来确定RBF神经网络隐层节点数。实验仿真表明,该方法是有效的。 相似文献
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提出了一种基于动态聚类和遗传算法相结合的组合RBF网络训练方法;采用动态聚类法对样本数据进行聚类,使RBF神经网络的隐含层节点中心数在训练过程中自动确定,使用经验公式作为标准,选取最优聚类数,采用遗传算法对隐层中心和宽度以及隐层到输出层的权值进行优化,在全局范围内寻找网络的最优模型;最后对轮对缺陷进行纹理特征提取,并组成训练样本和测试样本,输入到网络进行训练与测试;实验结果表明,与传统方法比较,该组合方法具有较高的识别率。 相似文献
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前馈神经网隐层节点的动态删除法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文首先针对BP算法中存在的缺陷对误差函数作了简单的修改,使网络的收敛速度比原来的大大提高,此外本文提提出了一种基于线性回归分析算法来确定隐层节点数。当已训练好的网络具有过多的隐层单元,可以用这种算法来计算隐层节点输出之间的线性相关性,并估计多余隐层单元数目,然后删除这部分多余的节点,就能获得一个合适的网络结构。 相似文献
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遗传算法在神经网络优化中的应用 总被引:8,自引:4,他引:8
把遗传算法和神经网络结合起来,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络。介绍了遗传算法的基本原理。讨论了用遗传算法优化网络结构和基于遗传算法的神经网络权值优化问题。并通过实验仿真将该算法与BP算法进行比较,从而验证了该算法的可行性与有效性。 相似文献