【人工神经网络结构自适应问题的研究】熊金涛.pdf

第1页要神经网络理论是八十年代重又兴起的一门重要的跨学科研究领域,吸引了众多学科的科学家。它突破了以传统线性为基础的数字计算机的局限性,是一种处理方法的更新。在研究生物脑模型的基础上,人们提出了众多的神经网络模型和学习算法。目前,神经网络的研究热点主姜集中在以下几方面.模糊神经网络、混沌神经网络和神经网本文对神经网络的自结构,亦即结构自适应问题进行了研究,内写已有的算法相比较:本文提出的算法有以下优募:1:本文提出的判断网络学习效集的规则优于自前通用的观则,可 2.本文所提出的算法可以用于生成多隐含层网络,而已经提出的自结构问题的理论解释是一个尚未解决的难题。

6 9第3页录目第二章一种适用于单隐含层网络的自结构算法第四章多层神经网络自结构算法的仿真实验第一章BP网络和自结构基础第一节BP网络第二节自结构问题基础第一节结构调整算法第二节仿真实验.第三章多层神经网络动态结构算法第一节算法概述第二节网络训练过程的评价第三节构造算法第四节删除算法第一节函数拟合实验第二节模控制仿真实验硕士期间发表的论文绪论

第5页 3.神经网络的自结构问题:在神经网络的应用过程中,网络的结构对网络的性能有很大影响。以往,网络结构在进行训练以前就已经确定,训练过程中不再进行修改。自结构问题致力于研究可根据问题目前,国外已经对自结构问题进行了几年的研究,并且已经提出了许多结构调整算法。在国内,关于该方向的研究还没有多少进展,在学术期刊上还没有见到关于这方向的论文发表。可以说,神经网络的自结构问题在国内还是一个全新的问题。下面,我对该问题的人工神经网络在模式识别、系统建模、以及自动控制中得到了广泛应用。各种不同网络具有不同的特点,因而适用于不同的场合。