| 前馈神经网络结构动态增长-修剪方法 |
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| 引用本文： | 张米娜,韩红桂,乔俊飞.前馈神经网络结构动态增长-修剪方法[J].智能系统学报,2011,6(2):101-106. |
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| 作者姓名： | 张米娜 韩红桂 乔俊飞 |
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| 作者单位： | 北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京,100124 |
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| 基金项目： | 国家"863"计划资助项目，国家自然科学基金资助项目，北京市自然科学基金资助项目，高等学校博士点专项科研基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对前馈神经网络隐含层神经元不能在线调整的问题,提出了一种自适应增长修剪算法(AGP),利用增长和修剪相结合对神经网络隐含层神经元进行调整,实现神经网络结构的自组织,从而提高神经网络的性能.同时,将该算法应用于污水处理生化需氧量(BOD)软测量,仿真实验结果表明,与其他自组织神经网络相比,AGP具有较好的泛化能力及较高的拟合精度,能够实现出水BOD的预测.
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| 关 键 词： | 自适应增长修剪算法 BOD软测量 神经网络 自组织 |
Research on dynamic feed-forward neural network structure based on growing and pruning methods |
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| ZHANG Mi'na,HAN Honggui,QIAO Junfei.Research on dynamic feed-forward neural network structure based on growing and pruning methods[J].CAAL Transactions on Intelligent Systems,2011,6(2):101-106. |
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| Authors: | ZHANG Mi'na HAN Honggui QIAO Junfei |
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| Affiliation: | (College of Electronic and Control Engineering,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China) |
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