孙学全
- 作品数：8 被引量：33H指数：3
- 供职机构：哈尔滨工业大学航天学院控制理论与制导技术研究中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省科技计划项目哈尔滨工业大学跨学科交叉性研究基金资助更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理更多>>
- 多层感知器的灵敏度分析被引量：15
- 2001年
- 灵敏度分析对于神经网络结构设计具有指导意义 .已有的灵敏度分析方法往往针对特定的激活函数 ,并且对网络输入和权值扰动有严格的限制 .该文采用另一种以 1- e-λx1+e-λx型激活函数的倾斜度作为参数的函数形式逼近激活函数 ,得到了一类神经元的统一的灵敏度解析表达式和网络灵敏度计算算法 .该方法取消了对输入和权值扰动的限制 ,可以研究激活函数倾斜度对网络灵敏度的影响 .计算机模拟试验证明了此方法的正确性 ,并且提出了网络结构设计的几条准则 .
- 孙学全冯英浚
- 关键词：多层感知器激活函数神经网络
- R&D项目中止决策的区域映射模型被引量：6
- 2004年
- 讨论了BP神经网络进行R＆D项目中止决策时存在的缺陷,提出了R＆D项目中止决策的区域映射模型,结合教师区域的范围以及像点集合的平面分布特征设计了每个类的判定标准和分类算法。区域映射模型能够克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点等不足,保证了实际分类准则与训练准则的一致性,具有很高的识别率和比BP神经网络更快的收敛速度,是R＆D项目中止决策的一个有效的模式识别工具。
- 冯英浚孙佰清王雪峰孙学全
- 关键词：BP神经网络模式识别区域映射模型
- 灵敏度分析在多层感知器硬件设计中的应用
- 2005年
- 以多层感知器的相对灵敏度为指标,利用灵敏度分析方法,研究了存在量化误差的情况下,多层感知器硬件设计中的网络结构设计和量化比特数选择问题。提出了训练前多层感知器硬件设计的灵敏度分析方法。针对单隐层感知器的硬件设计进行了计算机仿真,得到了满足设计要求的隐层神经元个数和量化比特数。仿真结果表明,所提方法在理论上是一种有效的网络硬件设计方法。
- 孙学全段广仁和为
- 关键词：多层感知器网络结构设计
- 多层感知器的灵敏度分析及区域映射模型
- 该文的工作分为两部分,一部是多层感知器的灵敏度分析,另一部分是多层感知器的区域映射模型.第一部分的工作围绕多层感知器的灵敏度展开,得致函阈值型和Sigmioid型多层感知器灵敏度的一个统一的解极表达式,分析了网络各种参数...
- 孙学全
- 关键词：多层感知器区域映射模型激活函数
- 文献传递
- 利用区域映射模型研究样本集的空间分布
- 2003年
- 针对样本集在神经网络中所起到的重要作用,用大量的仿真试验研究了区域映射模型输出与输入空间的拓扑相似性。结果表明,区域映射模型可实现从高维空间到二维空间具有拓扑相似性的映射,因此,可以作为研究样本集空间分布的新的可视化工具,同时为样本集的组织和筛选提供了新的手段。仿真试验也直观地揭示了隐层单元数和权值在神经网络中所起的作用,即隐层单元数用来调节投影的角度,权值则用来调整样本空间的输出图像在输出空间中的位置。
- 孙学全段广仁冯英浚
- 关键词：区域映射模型样本集神经网络
- 用于模式识别的前馈式神经网络区域映射模型被引量：11
- 2000年
- 提出了一种新的用于模式识别问题的前馈式神经网络模型———区域映射模型 .该模型将输入空间每一类的特征参数区域映射成输出空间中对应的一个区域。模型具有训练和实际应用中分类标准相一致的性质 ,使模式识别分类更为合理和自然 ,相应的误差函数的改变可以加快网络的训练速度 .
- 王雪峰孙学全冯英浚
- 关键词：模式识别BP神经网络模型区域映射模型学习算法
- 区域映射模型及其在模式识别中的应用
- BP网络实现的是输入与输出空间的连续映射,但在解决模式识别问题时,训练准则却将一个类的特征参数区域映射成输出空间中的一个点.这种要求过于严格,网络收敛速度缓慢.区域映射模型通过在输出空间中用教师区域来代替教师信号,用区域...
- 孙佰清翟爱梅冯英浚王雪峰孙学全
- 关键词：区域映射模型模式识别BP神经网络
- 文献传递
- 自适应特征空间扩张神经网络被引量：1
- 2002年
- 为解决复杂的非线性可分问题中前馈式神经网络收敛缓慢的问题 ,提出一种新的神经网络模型———自适应特征空间扩张神经网络 .该模型在标准前馈式神经网络的前端增加一个自适应特征空间扩张层 ,自适应地增强原始模式的表达 ,将原来的非线性可分问题转换成线性可分问题或者减小其非线性程度 ,从而加快网络的收敛速度 .一系列的实验 ,特别是双螺旋线实验表明 ,该网络模型不仅具有很快的收敛速度 。
- 孙学全王雪峰冯英浚
- 关键词：自适应模式识别前馈式神经网络收敛速度网络模型
