多层前向小世界神经网络及其函数逼近

借鉴复杂网络的研究成果, 探讨一种在结构上处于规则和随机连接型神经网络之间的网络模型—-多层前向小世界神经网络. 首先对多层前向规则神经网络中的连接依重连概率p进行重连, 构建新的网络模型, 对其特征参数的分析表明, 当0 < p < 1时, 该网络在聚类系数上不同于Watts-Strogatz 模型; 其次用六元组模型对网络进行描述; 最后, 将不同p值下的小世界神经网络用于函数逼近, 仿真结果表明, 当p = 0:1时, 网络具有最优的逼近性能, 收敛性能对比试验也表明, 此时网络在收敛性能、逼近速度等指标上要优于同规模的规则网络和随机网络.     

基于NW型小世界人工神经网络的污水出水水质预测

为了预测污水处理出水水质,针对污水处理过程具有多变量、非线性、时变性、严重滞后的特点,提出了基于NW型小世界人工神经网络的污水处理出水水质预测模型;首先根据污水处理系统确定模型输入输出变量个数,然后建立了多层前向小世界神经网络模型,并对网络模型的隐层结构进行了优化研究;借助污水处理过程的历史数据进行了仿真研究,结果表明:和同规模的多层前向人工神经网络相比,小世界神经网络对污水出水水质预测具有较高精度和收敛速度,为污水出水水质的实时预测提供了一种有效的新方法。     

基于层连优化的新型小世界神经网络

对多层前向小世界神经网络的网络参数、权值修正策略以及网络结构进行改进, 提出一种基于层连优化的小世界神经网络的改进算法. 通过对比现有各种不同形式的小世界神经网络, 验证了上述改进的必要性. 仿真结果表明, 改进模型比现有小世界神经网络收敛速度更快, 逼近精度更高, 模型稳定性更强.     

基于改进AFSA算法的BP神经网络的研究

针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出将改进的人工鱼群算法与BP算法相结合的混合算法训练人工神经网络,建立了相应的优化训练模型及训练过程.通过基于生物免疫机制改进的人工鱼群算法优化训练多层前向神经网络,使神经网络对训练初值和参数要求不高,扩大了权值的搜索空间,提高了收敛速度和学习精度,有效地协调全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法性能优于其它算法,具有均方误差值小,收敛速度快和计算精度高等特点,是一种更有效的神经网络训练算法.     

多层前向神经网络的快速学习算法及其应用

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.     

多输出神经元模型的多层前向神经网络及其应用

研究了一种新的多输出神经元模型.首先,给出这类模型的一般形式,并将该模型应用于多层前向神经网络;其次,给出了其学习算法,即递推最小二乘算法,最后通过几个模拟实验表明,采用多输出神经元模型的多层前向神经网络,具有结构简单,泛化能力强,收敛速度快,收敛精度高等特点,其性能远远优于激活函数可调模型的多层前向神经网络.     

基于有向小世界网络的加速分布式一致性收敛速度研究

在有向平衡规则网络基础上,采用随机添加捷径的方法建立两个有向小世界网络模型,并使有向小世界网络为平衡网络.通过仿真分析,基于有向小世界网络的分布式一致性算法的收敛速度得到了极大的提高.     

多层前向神经网络的快速学习算法及其应用

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。     

基于粒子群训练的人工神经网络应用于多光遥感影像分类研究

为了提高多光谱遥感影像的分类精度,提出一种基于粒子群训练的人工神经网络的多光谱遥感影像的分类方法.该方法先建立一个针对多光谱遥感影像的神经网络分类模型,然后引入粒子群算法对神经网络进行网络权值与阈值的优化,再利用训练好的神经网络对多光谱遥感影像进行分类.该方法不仅利用了人工神经网络在解决多光谱遥感影像混合光谱的优势,而且克服了BP神经网络在训练时候收敛速度过慢、振荡的缺点.实验结果证明:基于粒子群训练的人工神经网络方法能够比较好地提高多光谱遥感影像的分类精度.     

基于Matlab的BP神经网络应用

BP学习算法是一种单向传播的多层前向网络,Matlab中的神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础,基于Matlab的工具箱,结合西瓜仁重的预测,验证了BP神经网络预测西瓜仁重的可行性,且BP算法收敛速度快,误差小,值得在预测作物生长中推广。