| 基于层连优化的新型小世界神经网络 |
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| 引用本文： | 王爽心 杨成慧. 基于层连优化的新型小世界神经网络[J]. 控制与决策, 2014, 29(1): 77-82. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2012.1420 |
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| 作者姓名： | 王爽心 杨成慧 |
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| 作者单位： | 北京交通大学 机械与电子控制工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(50776005). |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 小世界网络 多层前向神经网络 层连优化 BP 算法 函数逼近 |
| 收稿时间： | 2012-09-21 |
| 修稿时间： | 2012-12-18 |
Novel small-world neural network based on topology optimization |
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| WANG Shuang-xin YANG Cheng-hui. Novel small-world neural network based on topology optimization[J]. Control and Decision, 2014, 29(1): 77-82. DOI: 10.13195/j.kzyjc.2012.1420 |
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| Authors: | WANG Shuang-xin YANG Cheng-hui |
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| Affiliation: | School of Mechanical，Electronic and Control Engineering，Beijing Jiaotong University |
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| Abstract: | Aiming at the method of adjusting weights, parameters and the structure of the network, an improved algorithm for the small-world neural network is proposed based on topology optimization. Simulation results show that the novel network model has a better performance of fast convergence rates, high approximation accuracy and strong stability on the comparison with different kinds of existed small-world neural networks. |
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| Keywords: | small-world network multilayer feed-forward neural network topology optimization BP algorithm function approximation |
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