教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-07-0887)
- 作品数：7 被引量：41H指数：4
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- 中心、方差及权值直接确定的RBF神经网络分类器被引量：15
- 2009年
- 模式分类是径向基函数(RBF)神经网络应用的一个重要方面,目前大多数RBF网络都采用迭代学习的方法。区别于反复迭代训练而得到网络参数的惯常做法,重新探讨一种基于矩阵伪逆或逆的中心、方差及权值可直接确定的方法。并基于此方法构建一种模式识别分类器,对IRIS分类问题进行计算机仿真验证。结果表明,相对于迭代法,该直接确定方法具有更快的计算速度,构建的RBF神经网络分类器也具有良好的分类性能。
- 张雨浓李克讷谭宁
- 关键词：RBF神经网络权值直接确定模式识别
- SIMO傅里叶三角基神经网络的权值直接确定法和结构自确定算法被引量：3
- 2011年
- 根据傅里叶级数逼近理论,将正交三角函数系作为隐层神经元激励函数,合理选取这些激励函数的周期参数,构造单输入多输出(SIMO)傅里叶三角基神经网络模型.根据该网络的特点,推导出一种基于伪逆的权值直接确定法,从而1步计算出网络最优权值,并在此基础上设计出隐层结构自确定算法.仿真结果表明,与传统BP(反向传播)神经网络及基于最小二乘法的SIMO傅里叶神经网络模型相比,本网络模型具有更高的计算精度和更快的计算速度.
- 张雨浓李钧张智军阮恭勤姜孝华
- 关键词：权值直接确定
- 幂激励前向神经网络最优结构确定算法被引量：16
- 2011年
- 针对一种以幂函数序列为各隐神经元激励函数的前向神经网络,提出了一种基于权值直接确定方法的网络最优结构确定算法。计算机仿真与验证结果表明,该算法能自动、快速、有效地确定网络的最优隐神经元数,达到网络的最佳逼近能力,从而实现网络结构的最优化。
- 张雨浓郭东生谭宁
- 关键词：幂级数前向神经网络权值直接确定法
- 求解线性不定方程组所展现的BP与Hopfield类型神经网络的学习同质性研究被引量：4
- 2010年
- 主要针对求解线性不定方程组的两种并行计算神经网络模型(BP和Hopfield类型神经网络)进行了探讨。BP神经网络和Hopfield类型神经网络尽管在起源、网络定义、拓扑结构和学习模式上有较大的不同,但这两类人工神经网络在相同学习率条件下求解线性不定方程组中却可以表现出相同的数学公式、学习本质和计算能力,即学习同质性。此外,分别在零初值、相同但非零初值和不同随机初值三种情况下,针对两类人工神经网络求解线性不定方程组体现出来的学习同质性进行了计算机仿真验证,并证实了两类神经网络算法的有效性。
- 张雨浓谭宁李展莫锦辉
- 关键词：BP神经网络HOPFIELD神经网络
- PID神经元网络之权值直接确定法研究被引量：6
- 2009年
- 网络权值如何确定,是人工神经网络研究中的一个重要课题。传统PID神经元网络在该问题的研究上,大多数采用误差回传(BP)的思想,通过迭代训练而估算出该网络的连接权值。针对PID神经元网络,对其进行简单巧妙的转化,可提出一种基于矩阵伪逆表述的直接计算权值的方法,从而避免了冗长的迭代训练过程。计算机仿真结果表明,该权值直接确定方法不仅有更快的学习/计算速度,而且能达到更高的计算精度。
- 张雨浓杨逸文
- 关键词：PID神经元网络权值直接确定系统辨识
- Hermite插值神经网络权值和结构确定理论探讨被引量：4
- 2010年
- 为了克服BP神经网络固有的缺陷,基于Hermite插值理论,构造了一种新型的前向神经网络模型(即Hermite插值神经网络模型)。针对该网络模型,提出了一种基于矩阵伪逆的权值直接确定方法,并在此基础上探讨了隐神经元数目自动确定的方法(即网络结构自确定方法)。计算机仿真结果表明,相比于传统的BP神经网络,使用权值与结构双确定方法的Hermite插值神经网络具有更好的收敛速度和校验能力。同时,也验证了该神经网络良好的降噪和预测能力。
- 张雨浓李凌峰郭东生杨逸文
- 关键词：前向神经网络HERMITE插值BP神经网络
- 基于二次型优化的不定目标自运动规划方案及PA10机械臂仿真验证被引量：1
- 2010年
- 提出一种基于二次型性能指标优化的方法来规划冗余机械臂的不定目标自运动,该方案能同时考虑关节极限和关节速度极限等物理约束,并通过两种不同方法完备且详细地分析了该二次型性能指标的设计原理.基于PA10机械臂的计算机仿真结果证实了该方案的可行性和有效性.
- 张雨浓谭宁谭志国陈军
- 关键词：二次型优化自运动冗余机械臂
