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多层人工神经网络合理结构的确定方法 被引量：37
1
作者 侯祥林 胡英 +1 位作者 李永强 徐心和 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期35-38,共4页
隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给... 隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给出隐层层数和每个隐层单元数量选取应该满足的基本条件·提出多层神经网络合理结构,即隐层层数和每个隐层单元数量选取的一般原则,给出隐层结构定量求解的直接计算方法和间接优化计算方法·对具体算例进行了合理结构分析,通过神经网络优化算法对多种结构组合比较,表明所提出的合理结构分析方法的正确性·这种方法将为多层神经网络在工程应用中如何选取合理结构提供理论依据和选取有效方法· 展开更多
关键词 多层人工神经网络 隐层结构分析 隐层层数 隐层单元数量 非线性方程组 优化算法
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多层前馈人工神经网络结构研究 被引量：33
2
作者 刘耦耕 李圣清 肖强晖 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2004年第1期26-30,共5页
研究表明,由多层FNN的BP算法误差函数构成的非线性方程组的独立方程个数和FNN的待求未知变量的个数应该相等,该方程组才能有唯一组解.由此导出网络结构方程式,进而导出隐层层数判别式和每层神经元个数判别式.依据Kolmogorov定理,由该判... 研究表明,由多层FNN的BP算法误差函数构成的非线性方程组的独立方程个数和FNN的待求未知变量的个数应该相等,该方程组才能有唯一组解.由此导出网络结构方程式,进而导出隐层层数判别式和每层神经元个数判别式.依据Kolmogorov定理,由该判别式得出求解FNN隐层层数和每个隐层神经元个数的具体算法.计算机仿真结果表明该方法简明实用. 展开更多
关键词 前馈人工神经网络 多层人工神经网络 网络结构 神经元个数 非线性方程组 Kolmogorov定理
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基于Agent和数据切片的分布式神经网络协同学习研究 被引量：2
3
作者 杨博 王亚东 +1 位作者 苏小红 唐降龙 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2096-2103,共8页
针对目前神经网络在处理类似生物信息数据库这类较大规模数据时,遇到的大规模数据处理耗时过长、内存资源不足等问题·在分析当前神经网络分布式学习的基础上,提出了一种新的基于Agent和切片思想的分布式神经网络协同训练算法·... 针对目前神经网络在处理类似生物信息数据库这类较大规模数据时,遇到的大规模数据处理耗时过长、内存资源不足等问题·在分析当前神经网络分布式学习的基础上,提出了一种新的基于Agent和切片思想的分布式神经网络协同训练算法·通过对训练样本和训练过程的有效切分,整个样本集的学习被分配到一个分布式神经网络集群环境中进行协同训练,同时通过竞争筛选机制,使得学习性能较好的训练个体能有效地在神经网络群中迁移,以获得较多的资源进行学习·理论分析论证了该方法不仅能有效提高神经网络向目标解收敛的成功率,同时也具有较高的并行计算性能,以加快向目标解逼近的速度·最后,该方法被应用到了蛋白质二级结构预测这一生物信息学领域的问题上·结果显示,该分布式学习算法不仅能有效地处理大规模样本集的学习,同时也改进了训练得到的神经网络性能· 展开更多
关键词 多层人工神经网络 分布式学习算法 生物信息学 蛋白质结构预测
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一种基于误差放大的快速BP学习算法 被引量：10
4
作者 杨博 王亚东 苏小红 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期774-779,共6页
针对目前使用梯度下降原则的BP学习算法 ,受饱和区域影响容易出现收敛速度趋缓的问题 ,提出一种新的基于误差放大的快速BP学习算法以消除饱和区域对后期训练的影响 该算法通过对权值修正函数中误差项的自适应放大 ,使权值的修正过程不... 针对目前使用梯度下降原则的BP学习算法 ,受饱和区域影响容易出现收敛速度趋缓的问题 ,提出一种新的基于误差放大的快速BP学习算法以消除饱和区域对后期训练的影响 该算法通过对权值修正函数中误差项的自适应放大 ,使权值的修正过程不会因饱和区域的影响而趋于停滞 ,从而使BP学习算法能很快地收敛到期望的精度值 对 3 par ity问题和Soybean分类问题的仿真实验表明 ,与目前常用的Delta bar Delta方法、加入动量项方法、PrimeOffset等方法相比 。 展开更多
关键词 反向传播 多层人工神经网络 误差放大 饱和区域 奇偶问题 Soybean数据集
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基于MLP-ANN与Markov Chain的土地利用变化预测方法——以锡林郭勒盟为例 被引量：8
5
作者 徐广才 康慕谊 李亚飞 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2010年第10期2386-2392,共7页
以北方草地典型地区—内蒙古锡林郭勒盟为案例区,在1995年到2000年的土地利用变化与驱动力分析的基础上,利用土地利用转换类型和驱动力模型,采用多层感知人工神经网络模型分析了各种土地利用类型未来的转换潜力;利用马尔可夫链模型,预测... 以北方草地典型地区—内蒙古锡林郭勒盟为案例区,在1995年到2000年的土地利用变化与驱动力分析的基础上,利用土地利用转换类型和驱动力模型,采用多层感知人工神经网络模型分析了各种土地利用类型未来的转换潜力;利用马尔可夫链模型,预测了2005和2010年土地利用格局。预测结果显示:高覆盖度草地减少幅度最大,中覆盖度草地减少相对和缓,高、中覆盖度草地的减少造成了未利用地和低覆盖度草地的增加,尤其是前者增加的幅度最大;从空间分布看,高覆盖度草地的减少集中在西北部地区,主要转变为中低覆盖度草地,中覆盖度草地的减少主要集中在西南部地区,其流向主要是以沙化土地为主的未利用地;案例研究表明,多层感知人工神经网络模型与马尔可夫链模型的结合与应用能够在很大程度上预测稳定驱动力作用下的土地利用变化趋势,从而为生态干预提供指导。 展开更多
关键词 土地利用与覆被变化 模拟 多层感知人工神经网络模型 马尔可夫链 锡林郭勒盟
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一种基于后验概率差值的拒识算法 被引量：1
6
作者 李莹莹 王成友 蔡宣平 《应用声学》 CSCD 北大核心 2004年第5期32-35,共4页
本文提出了一种孤立词语音识别系统中基于后验概率差值的拒识算法。研究了作为拒识特征时,输入词的后验概率和后验概率差值之间的区别,并将多层感知人工神经网络用于拒识特征的学习。相比现存的几种拒识算法,本算法几乎不需要额外的计... 本文提出了一种孤立词语音识别系统中基于后验概率差值的拒识算法。研究了作为拒识特征时,输入词的后验概率和后验概率差值之间的区别,并将多层感知人工神经网络用于拒识特征的学习。相比现存的几种拒识算法,本算法几乎不需要额外的计算和存储量。当识别率为98.2％时,拒识率达到了95.4％。 展开更多
关键词 语音识别 拒识算法 后验概率差值 多层感知人工神经网络 后验概率
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自适应加噪反向传播算法研究 被引量：3
7
作者 胡瑜 陈光 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期107-109,共3页
提出了一种对三层前向感知器的权重修正值注入自适应噪声的方法。在误差反向传播训练过程中 ,感知器权重的噪声幅度随权梯度值下降而趋近于零。不论是仅采用权重加噪的方法还是同时进行训练集输入端及权重加噪的方法 ,都能显著提高神经... 提出了一种对三层前向感知器的权重修正值注入自适应噪声的方法。在误差反向传播训练过程中 ,感知器权重的噪声幅度随权梯度值下降而趋近于零。不论是仅采用权重加噪的方法还是同时进行训练集输入端及权重加噪的方法 ,都能显著提高神经网络的泛化能力 。 展开更多
关键词 多层前向人工神经网络 泛化能力 反向传播算法 自适应加噪
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基于特征性脂肪酸和甘油三酯指标的油茶籽油掺伪定性鉴别模型对比分析 被引量：2
8
作者 孙婷婷 刘剑波 +2 位作者 任佳丽 钟海雁 周波 《中国油脂》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期66-73,共8页
为解决油茶籽油掺伪其他植物油的定性鉴别问题,在油茶籽油中分别掺入大豆油、花生油、葵花籽油、棉籽油、葡萄籽油、菜籽油、棕榈油和米糠油,设置高和低两种不同掺伪梯度,基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,运用Python语言构建并对比... 为解决油茶籽油掺伪其他植物油的定性鉴别问题,在油茶籽油中分别掺入大豆油、花生油、葵花籽油、棉籽油、葡萄籽油、菜籽油、棕榈油和米糠油,设置高和低两种不同掺伪梯度,基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,运用Python语言构建并对比分析了二分类决策树模型、多分类决策树模型和多层感知机人工神经网络(MLP-ANN)模型用于油茶籽油掺伪定性鉴别的效果。结果表明:高和低掺伪梯度下,二分类决策树模型对油茶籽油掺伪其他植物油的定性鉴别的准确率均达到0.95以上;多分类决策树模型的精确率和准确率在高掺伪梯度下均达到了0.95,但在低掺伪梯度下仅为0.90;在高和低掺伪梯度下,MLP-ANN模型对油茶籽油掺伪定性鉴别的平均精确率均达到0.98,准确率分别达到0.97和0.98。相比于决策树模型,MLP-ANN模型能很好地实现油茶籽油掺伪定性鉴别。 展开更多
关键词 油茶籽油 决策树模型 多层感知机人工神经网络模型 定性鉴别 脂肪酸 甘油三酯
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基于血清四项肿瘤标志物的模式识别技术对肺癌的鉴别诊断 被引量：28
9
作者 田刚 张章 +4 位作者 刘靳波 曾章锐 舒静 周明术 李光荣 《实用医学杂志》 CAS 北大核心 2020年第5期655-660,共6页
目的探讨基于血清癌胚抗原(CEA),神经元特异性烯醇化酶(NSE),糖类抗原125(CA125)和细胞角蛋白片段(Cyfra21-1)的3种模式识别技术对肺癌的鉴别诊断价值。方法对470例肺癌患者,659例肺部良性疾病患者和343例健康体检者血清四项肿瘤标志物... 目的探讨基于血清癌胚抗原(CEA),神经元特异性烯醇化酶(NSE),糖类抗原125(CA125)和细胞角蛋白片段(Cyfra21-1)的3种模式识别技术对肺癌的鉴别诊断价值。方法对470例肺癌患者,659例肺部良性疾病患者和343例健康体检者血清四项肿瘤标志物测定结果进行回顾性分析,比较单项指标的诊断价值并联合建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA),多层感知器-人工神经网络(MPLANN)和支持向量机(SVM)模型。结果单项指标中CEA对肺癌的诊断价值最佳,受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.813(95%CI:0.789~0.837)。PLS-DA、MPL-ANN和精细高斯核SVM(FG-SVM)模型对肺癌组的诊断正确率分别为58.7%(195/332)、71.7%(238/332)和72.9%(242/332),预测正确率分别为55.8%(77/138),71.0%(98/138)和65.2%(90/138);对非肺癌组(良性组+对照组)的诊断正确率分别为96.4%(703/729),92.9%(677/729)和97.8%(713/729),预测正确率分别为91.9%(251/273),94.1%(257/273)和93.8%(256/273)。结论基于血清CEA、NSE、CA25和Cyfra21-1的MPL-ANN和FG-SVM模型能较好地诊断和预测肺癌,为肺癌的鉴别诊断提供了一种新思路。 展开更多
关键词 肿瘤标志物 偏最小二乘判别分析 多层感知器-人工神经网络 支持向量机
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