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基于混沌映射的非径向对称基函数的神经网络模型
被引量：
1
1
作者
柴俊霞
张礼涛
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第1期199-202,共4页
为提高神经网络模型的预测精度,构建了非径向对称基函数神经网络模型结构。为确定非径向对称基函数神经网络模型参数,采用Ulam-von Neumann映射规则确定混沌变量,利用混沌变量的遍历性获得不同网络结构参数下的最优网络输出,以减少所构...
为提高神经网络模型的预测精度,构建了非径向对称基函数神经网络模型结构。为确定非径向对称基函数神经网络模型参数,采用Ulam-von Neumann映射规则确定混沌变量,利用混沌变量的遍历性获得不同网络结构参数下的最优网络输出,以减少所构建网络模型的实际输出与期望输出的差值,并利用模型输出的误差变化率以决定是否增加新的隐层节点。给出基于混沌映射的非径向对称基函数的网络模型构建步骤。采用基于Mackey-Glass时滞微分方程的混沌时间序列预测问题验证该模型的预测精度,并同其他文献对该序列预测的精度以及所需隐层节点数作对比。比较结果表明,采用该设计模型具有对时间序列预测精度高且所需网络结构规模小等优点。
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关键词
Ulam-von
Neumann映射
非径向对称基函数
径向
基
函数
神经网络
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职称材料
题名
基于混沌映射的非径向对称基函数的神经网络模型
被引量：
1
1
作者
柴俊霞
张礼涛
机构
北京市东城区职业大学计算机系
信阳职业技术学院数学与计算机科学学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第1期199-202,共4页
基金
北京市科技计划项目(120123271)
文摘
为提高神经网络模型的预测精度,构建了非径向对称基函数神经网络模型结构。为确定非径向对称基函数神经网络模型参数,采用Ulam-von Neumann映射规则确定混沌变量,利用混沌变量的遍历性获得不同网络结构参数下的最优网络输出,以减少所构建网络模型的实际输出与期望输出的差值,并利用模型输出的误差变化率以决定是否增加新的隐层节点。给出基于混沌映射的非径向对称基函数的网络模型构建步骤。采用基于Mackey-Glass时滞微分方程的混沌时间序列预测问题验证该模型的预测精度,并同其他文献对该序列预测的精度以及所需隐层节点数作对比。比较结果表明,采用该设计模型具有对时间序列预测精度高且所需网络结构规模小等优点。
关键词
Ulam-von
Neumann映射
非径向对称基函数
径向
基
函数
神经网络
Keywords
Ulam-von Neumann map Asymmetrical radial basis function Radial basis function （RBF） neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于混沌映射的非径向对称基函数的神经网络模型
柴俊霞
张礼涛
《计算机应用与软件》
CSCD
2015
1
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