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
小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的...小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidation,FSWNN-SC).首先,使用网络正则化方法对规则前馈神经网络进行预训练,基于突触巩固机制,断开网络不重要的权值连接,保留重要的连接权值;其次,设计重连规则构造小世界神经网络,在保证网络小世界属性的同时实现网络稀疏化,并使用梯度下降算法训练网络;最后,通过4个UCI基准数据集和2个真实数据集进行模型性能测试,并使用Wilcoxon符号秩检验对对比模型进行显著性差异检验.实验结果表明:所提出的FSWNN-SC模型在获得紧凑的网络结构的同时,其精度显著优于规则前馈神经网络及其他WS型小世界神经网络.展开更多
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。
文摘小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidation,FSWNN-SC).首先,使用网络正则化方法对规则前馈神经网络进行预训练,基于突触巩固机制,断开网络不重要的权值连接,保留重要的连接权值;其次,设计重连规则构造小世界神经网络,在保证网络小世界属性的同时实现网络稀疏化,并使用梯度下降算法训练网络;最后,通过4个UCI基准数据集和2个真实数据集进行模型性能测试,并使用Wilcoxon符号秩检验对对比模型进行显著性差异检验.实验结果表明:所提出的FSWNN-SC模型在获得紧凑的网络结构的同时,其精度显著优于规则前馈神经网络及其他WS型小世界神经网络.
