期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
注意力改进的动态自组织模块化神经网络结构设计及应用
1
作者
张昭昭
潘浩然
朱应钦
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S02期163-171,共9页
针对混沌时间序列的复杂性和非线性特点,提出了一种专注于此类挑战的新型神经网络模型,即注意力改进的动态自组织模块化神经网络模型(ADAMNN)。该模型基于分而治之的思想,通过注意力机制计算不同子网络与输入数据的相似度,并利用层次聚...
针对混沌时间序列的复杂性和非线性特点,提出了一种专注于此类挑战的新型神经网络模型,即注意力改进的动态自组织模块化神经网络模型(ADAMNN)。该模型基于分而治之的思想,通过注意力机制计算不同子网络与输入数据的相似度,并利用层次聚类自适应地划分子网络。随后,采用基于层次聚类的动态生长机制,对子网络簇进行增减,最后通过激活的子网络簇对输入样本进行在线学习;同时,结合传统的集成输出方法,提出了一种基于注意力机制的子网络加权集成输出方法。最终分别在Mackey-Glass时间序列、M-G快时变时间序列、非线性系统辨识、煤矿开采过程中在瓦斯浓度数据集上进行了实验,ADAMNN展现出了实时更新子网络中心、动态构建子网络簇的能力,而且与基于欧几里得空间的动态自适应模块化神经网络相比,预测准确度提高了约40%。
展开更多
关键词
模块化神经网络
自组织神经网络
混沌时间序列
注意力机制
层次聚类
在线阅读
下载PDF
职称材料
多层自适应模块化神经网络结构设计
被引量：
13
2
作者
张昭昭
乔俊飞
余文
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第12期2827-2838,共12页
针对单一全互连前馈神经网络难以应对复杂问题及模块化神经网络应用时其结构难以确定的问题,该文基于脑式信息处理是采用无监督学习-半监督学习-监督学习的学习机制以及大脑是由多个功能模块组成,每个功能模块中又包含多个子模块,大脑...
针对单一全互连前馈神经网络难以应对复杂问题及模块化神经网络应用时其结构难以确定的问题,该文基于脑式信息处理是采用无监督学习-半监督学习-监督学习的学习机制以及大脑是由多个功能模块组成,每个功能模块中又包含多个子模块,大脑对信息的学习是有目的的选择不同功能模块中多个子模块协同学习的事实,提出一种多层自适应模块化神经网络结构设计方法.其实质是首先对所有的训练数据采用概率密度峰值快速聚类算法确定训练数据的聚类中心,以此确定模块化神经网络中功能模块的个数,其次采用条件模糊聚类实现对每个功能模块中子模块的划分并确定每个子模块的训练样本集;对功能模块中的每一个子模块采用训练误差峰值构造RBF网络的增长算法,该算法能根据分配来的训练样本自适应构建子模块结构;在子模块集成方面,采用基于距离测度的子模块集成方法,该方法能从不同的功能模块中选择不同的子模块对训练样本协同处理.该文提出的模块化神经网络结构设计方法只需要2个人工参数且学习速度提高了近10倍,在一定程度上实现了神经网络的黑箱效应.最后,文中基于人工数据集的复杂函数拟合问题、双螺旋分类问题以及真实数据集的回归问题进行了实验,并与当前国际流行的网络结构进行了对比,结果显示文中提出的模块化神经网络网络结构解决了全互连RBF网络难以应对的复杂问题,而且学习精度高,学习速度快,最终网络的泛化性能强.
展开更多
关键词
模块化神经网络
自适应
径向基函数
脑式信息处理
协同学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
注意力改进的动态自组织模块化神经网络结构设计及应用
1
作者
张昭昭
潘浩然
朱应钦
机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
墨西哥国立理工高级研究中心自动控制中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S02期163-171,共9页
基金
中华人民共和国教育部国家留学基金委(CSC)项目(202310120001)。
文摘
针对混沌时间序列的复杂性和非线性特点,提出了一种专注于此类挑战的新型神经网络模型,即注意力改进的动态自组织模块化神经网络模型(ADAMNN)。该模型基于分而治之的思想,通过注意力机制计算不同子网络与输入数据的相似度,并利用层次聚类自适应地划分子网络。随后,采用基于层次聚类的动态生长机制,对子网络簇进行增减,最后通过激活的子网络簇对输入样本进行在线学习;同时,结合传统的集成输出方法,提出了一种基于注意力机制的子网络加权集成输出方法。最终分别在Mackey-Glass时间序列、M-G快时变时间序列、非线性系统辨识、煤矿开采过程中在瓦斯浓度数据集上进行了实验,ADAMNN展现出了实时更新子网络中心、动态构建子网络簇的能力,而且与基于欧几里得空间的动态自适应模块化神经网络相比,预测准确度提高了约40%。
关键词
模块化神经网络
自组织神经网络
混沌时间序列
注意力机制
层次聚类
Keywords
Modular neural networks
Self-organization neural networks
Chaotic time series
Attention mechanism
Hierarchical clustering
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
多层自适应模块化神经网络结构设计
被引量：
13
2
作者
张昭昭
乔俊飞
余文
机构
辽宁
工
程技术大学电子与信息
工
程学院
北京
工
业大学信息学部
墨西哥国立理工高级研究中心自动控制中心
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第12期2827-2838,共12页
基金
国家自然科学基金(61440059,61533003)
国家杰出青年科学基金(61225016)
+1 种基金
辽宁省自然科学基金(201602363)
国家留学基金委资助~~
文摘
针对单一全互连前馈神经网络难以应对复杂问题及模块化神经网络应用时其结构难以确定的问题,该文基于脑式信息处理是采用无监督学习-半监督学习-监督学习的学习机制以及大脑是由多个功能模块组成,每个功能模块中又包含多个子模块,大脑对信息的学习是有目的的选择不同功能模块中多个子模块协同学习的事实,提出一种多层自适应模块化神经网络结构设计方法.其实质是首先对所有的训练数据采用概率密度峰值快速聚类算法确定训练数据的聚类中心,以此确定模块化神经网络中功能模块的个数,其次采用条件模糊聚类实现对每个功能模块中子模块的划分并确定每个子模块的训练样本集;对功能模块中的每一个子模块采用训练误差峰值构造RBF网络的增长算法,该算法能根据分配来的训练样本自适应构建子模块结构;在子模块集成方面,采用基于距离测度的子模块集成方法,该方法能从不同的功能模块中选择不同的子模块对训练样本协同处理.该文提出的模块化神经网络结构设计方法只需要2个人工参数且学习速度提高了近10倍,在一定程度上实现了神经网络的黑箱效应.最后,文中基于人工数据集的复杂函数拟合问题、双螺旋分类问题以及真实数据集的回归问题进行了实验,并与当前国际流行的网络结构进行了对比,结果显示文中提出的模块化神经网络网络结构解决了全互连RBF网络难以应对的复杂问题,而且学习精度高,学习速度快,最终网络的泛化性能强.
关键词
模块化神经网络
自适应
径向基函数
脑式信息处理
协同学习
Keywords
modular neural network
adaptive
RBF neural network
brain like information process
collaborative learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
注意力改进的动态自组织模块化神经网络结构设计及应用
张昭昭
潘浩然
朱应钦
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多层自适应模块化神经网络结构设计
张昭昭
乔俊飞
余文
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
