提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络...提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。展开更多
文摘在自组织映射(Self-organizing Map,SOM)模型的训练过程中,不同类数据对权重矩阵的更新有不同作用,某一类数据对权重矩阵的更新会对其他类获胜神经元特征向量产生偏离其数据特征的影响,从而降低算法聚类精度。针对以上问题,提出一种改进的基于置信度SOM模型(Improved Confidence-based SOM Model,icSOM)。样本数据首先由K-means算法初步分类,为模型训练提供更多的数据信息;然后将预分类后的数据分别训练相互独立的SOM模型,以消除不同类之间的影响;最后在传统SOM模型基础上提出置信度矩阵概念,通过综合判断获胜神经元的置信度及其与输入数据间的欧氏距离最终得到置信神经元,根据置信神经元所属类别给数据分配聚类标签。在鸢尾花数据集(Iris)及葡萄酒数据集(Wine)上利用icSOM进行聚类分析,实验结果表明,所提算法可以更好地处理样本数据,取得了较好的聚类效果。
文摘提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。
