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基于禁忌搜索的模糊神经网络结构优化
引用本文:肖丽,刘光远,贺一,邱玉辉.基于禁忌搜索的模糊神经网络结构优化[J].计算机科学,2006,33(7):217-219.
作者姓名:肖丽  刘光远  贺一  邱玉辉
作者单位:西南师范大学计算机与信息科学学院,重庆400715;西南师范大学电子信息工程学院,重庆400715;西南师范大学计算机与信息科学学院,重庆400715;重庆师范大学管理学院,重庆400047
基金项目:教育部科学技术研究重点项目
摘    要:本文提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络自动优化学习方法(fuzzy neural network based on tabusearch,FNNTS)。该方法利用禁忌搜索算法搜索最优的模糊神经网络结构,并结合最小二乘法和梯度下降法对网络参数进行学习,大大减少了对专家知识的依赖。非线性函数逼近的实验结果表明,所提出的方法能获得更精练的网络结构和更小的误差,从而验证了本文方法的有效性和可行性。

关 键 词:禁忌搜索  模糊神经网络  函数逼近

Structure Optimization of Fuzzy Neural Network Based on Tabu Search
XIAO LI,LIU Guang-Yuan,HE Yi,QIU Yu-Hui.Structure Optimization of Fuzzy Neural Network Based on Tabu Search[J].Computer Science,2006,33(7):217-219.
Authors:XIAO LI  LIU Guang-Yuan  HE Yi  QIU Yu-Hui
Affiliation:1.Faculty of Computer and Information Science, Southwest Normal University, Chongqing 400715;2.School of Electronic and Information Engineering, Southwest Normal University, Chongqing 400715;3.Dept. of Modern Information Management, Chongqing Normal University, Chongqing 400047
Abstract:In this paper,a method based on tabu search(TS)is proposed for constructing fuzzy neural network automatically.TS is used to search the minimal and optimal structure of fuzzy neural network,after which least squares and gradient descend method are combined to adjust the parameters of the network.A simulation for a nonlinear function approximation is presented and the experimental results show that the proposed algorithm can generate a more compact structure with a lower average percentage error.
Keywords:Tabu search  Fuzzy neural network  Function approximation
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