BP神经网络结点数选取的改进方法及其应用

提出一种改进的隐含层神经元个数的选取方法.该方法基于隐含层神经元输出之间的相关关系,估计隐含层结点数,把隐含层结点的改进算法用于物种选取的实例中,通过MATLAB编程实现,并与回归分析做出的结果进行比较.结果表明,该方法对建立BP神经网络结构有一定的借鉴作用.     

BP神经网络的网络拓朴可重构及其实现方法

在神经网络的具体应用中，经常遇到网络拓朴结构重组的问题。在深入分析BP算法、神经网络的拓朴结构和二维数组存储方式的基础上，提出一种BP神经网络的网络拓朴可重构方法。该方法能根据不同的网络模型动态地调整输入层、隐含层、输出层的结点数及联接权矩阵，并结合具体的实例给出其解决方案。     

一种基于粗糙集的粗糙神经网络构造方法

针对神经网络中各神经元和权不能赋予明确的物理意义 ,提出了一种基于粗糙集的神经网络模型 .该模型利用粗糙集理论数值分析的能力 ,首先从给定的数据集中抽取出规则 ,然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数 ,从而确定粗糙神经网络的初始拓扑结构 .同时 ,将输入映射到输出子空间 ,并在这个子空间上用神经网络进行逼近 ,由此得到一种可理解性好、收敛速度快的神经网络模型 .实验结果表明 ,该模型能够较好地处理神经网络拓扑结构、训练样本的大小、样本质量等对神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题 ,在大大缩短训练时间的同时 ,它的预测精度可达 96 4 % ,较同条件下径向基函数神经网络模型的精度高 3 6 % .     

基于模糊相容关系的粗糙集的扩展

针对模糊信息系统,提出了用模糊相容关系代替经典粗糙集中的不可分辨关系来构造扩展粗糙集的方法.定义了模糊信息系统中的模糊相容关系,给出了模糊相容关系下粗糙集的表示方法及性质,证明了模糊相容关系下粗糙集模型的不同表示形式,并讨论了在模糊相容关系下模糊变精度粗糙集模型及其性质.     

一种基于粒子群优化的极限学习机

极限学习机(ELM)是一种新型的前馈神经网络,相比于传统的单隐含层前馈神经网络(SLFN),ELM具有速度快、误差小的优点.由于随机给定输入权值和偏差,ELM通常需要较多隐含层节点才能达到理想精度.粒子群极限学习机算法为使用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)选择最优的输入权值矩阵和隐含层偏差,从而计算出输出权值矩阵.一维Sinc函数拟合实验表明,相比于ELM算法和传统神经网络算法,粒子群极限学习机算法依靠较少的隐含层节点能够获得较高精度.     

优化的粗神经网络在机械故障中的预测研究

为了尽早发现机械故障,做到防患于未然,实施安全生产,在神经网络中引入粗糙集理论和模糊聚类方法,实现建模预测。首先用粗糙集和模糊聚类进行属性约简,去掉冗余的属性。然后根据模糊逻辑规则获取合理的网络输入层、隐含层和输出层,建立优化的粗神经网络预测模型。该模型可以有效地去除神经网络中输入层的冗余神经元,合理的确定隐含层神经元的数目,使神经网络提高了收敛性能,获得更好的非线性逼近能力。应用车床的机械振动采样数据进行仿真实验,结果说明：优化的粗神经网络预测模型,可提取有用信息、简化网络结构,减少训练时间,提高预测精度。在机械振动位移的采样数据预测实验中,取得了良好的效果,对于减少机械故障、实现安全生产、提高经济效益具有重要意义。     

基于参数优化的RBF神经网络结构设计算法

针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力.     

基于遗传-小波神经网络的短时交通量预测

针对短时交通量的高度非线性,提出一种基于遗传-小波神经网络的预测方法.该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,选择Morlet母小波基函数作为隐含层激活函数,以最简化结构概念进行网络泛化,并将误差反向传播,经遗传算法对网络连接权值修正.实例证明,该方法预测精度高,预测速度较快,能够满足实际工程的要求.     

粗糙集-改进神经网络落煤瓦斯涌出量预测

为对井下落煤瓦斯涌出量进行预测,采用粗糙集与改进神经网络相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取粗糙集数据约简的优点,使选择的数据样本简洁且更具代表性;充分利用BP神经网络的非线性拟合能力,将遗传算法与其相结合,避免BP网络陷入局部最优.利用编写的程序确定隐含层节点数,相比以往经验公式取值更具优势.最后在任家庄煤矿成功应用.研究结果表明:利用粗糙集与改进神经网络相结合模型进行预测,结果准确可靠,克服了以往BP模型的不足.该模型对井下落煤瓦斯涌出量预测具有一定参考价值.     

基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络

提出了一种基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络。使用聚类方法选择RBF网络隐结点的中心,以鲁棒代价函数为目标函数,采用梯度下降法调整隐层结点的宽度和网络权值,从而使RBF网络的学习过程不受离群点的影响,并且能够快速收敛。仿真实验结果表明了RBF神经网络的鲁棒优越性。