函数链网络(Functional Link Network——FLN)通过对输入向量(或模式)的非线性扩展,将非线性映射特性引入了单层神经网络,采用δ学习规则获得了快速的学习和非线性映射特性。本文在FLN基础上,借助凸集优化思想,利用最陡梯度下降技术获...函数链网络(Functional Link Network——FLN)通过对输入向量(或模式)的非线性扩展,将非线性映射特性引入了单层神经网络,采用δ学习规则获得了快速的学习和非线性映射特性。本文在FLN基础上,借助凸集优化思想,利用最陡梯度下降技术获得了比FLN更高的存储容量和更快速的学习速度。计算机模拟的结果证实了所提的算法性能。展开更多
提出一种用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构造函数链接型神经网络(functional link artificial neural networks,FLANN)的滚动轴承故障诊断系统。介绍了相关原理和具体算法,并给出了滚动轴承故障诊...提出一种用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构造函数链接型神经网络(functional link artificial neural networks,FLANN)的滚动轴承故障诊断系统。介绍了相关原理和具体算法,并给出了滚动轴承故障诊断系统模型。首先,采用LS-SVM模型核函数代替常规FLANN模型的扩展函数,避免了扩展函数选择的任意性;其次,利用LS-SVM学习模型得到FLANN权重系数,避免了BP方法多次迭代寻优存在的耗时长、局部极小及迭代设置初值依赖经验等不足;最后,构造了多层LS-SVM-FLANN结构,对多类滚动轴承故障进行诊断。具体实验表明,用LS-SVM构造FLANN的滚动轴承故障识别系统精度高、鲁棒性好、实现简单。展开更多
目前的宽度学习系统(Broad learning system,BLS)通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。...目前的宽度学习系统(Broad learning system,BLS)通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络(Functional⁃link neural network,FLNN)的深度分类器(FLNN based deep classifier,FLNNDC),旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。展开更多
文摘函数链网络(Functional Link Network——FLN)通过对输入向量(或模式)的非线性扩展,将非线性映射特性引入了单层神经网络,采用δ学习规则获得了快速的学习和非线性映射特性。本文在FLN基础上,借助凸集优化思想,利用最陡梯度下降技术获得了比FLN更高的存储容量和更快速的学习速度。计算机模拟的结果证实了所提的算法性能。
文摘提出一种用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构造函数链接型神经网络(functional link artificial neural networks,FLANN)的滚动轴承故障诊断系统。介绍了相关原理和具体算法,并给出了滚动轴承故障诊断系统模型。首先,采用LS-SVM模型核函数代替常规FLANN模型的扩展函数,避免了扩展函数选择的任意性;其次,利用LS-SVM学习模型得到FLANN权重系数,避免了BP方法多次迭代寻优存在的耗时长、局部极小及迭代设置初值依赖经验等不足;最后,构造了多层LS-SVM-FLANN结构,对多类滚动轴承故障进行诊断。具体实验表明,用LS-SVM构造FLANN的滚动轴承故障识别系统精度高、鲁棒性好、实现简单。
文摘目前的宽度学习系统(Broad learning system,BLS)通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络(Functional⁃link neural network,FLNN)的深度分类器(FLNN based deep classifier,FLNNDC),旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。
