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神经网络拓扑结构的自动生成方法研究

作　者: 吕阳鹏
导　师: 李大字
学　校: 北京化工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人工神经网络 遗传算法 启发式搜索 强化学习 迷宫路径覆盖实验
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 81次
引　用: 1次
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内容摘要


人工神经网络技术从兴起到现在经历了几番波折。从最先的启蒙时期到高潮时期,再到后来的低潮时期与现在的复兴时期。可以说人工神经网络的研究是当今热点之一。生物的神经系统,是自然进化的结果,然而人工神经网络系统大部分是人为预先设计好的,功能具有一定的局限性。研究人工神经网络拓扑结构的自动生成,其意义不止在于创造新的神经网络结构模型以及解决实际的问题上,更是对智能本源的探索。目前对于神经网络的自动生成技术研究主要集中在两个方向：一是模拟自然进化过程,结合进化计算理论演化网络拓扑结构；二是使用搜索技术,根据待解决问题设置合理的启发式条件,引导搜索的过程。本文在前人研究成果的基础上,对神经网络拓扑结构演化方法展开了以下研究：1.对神经网络拓扑结构进化算法—NEAT进行了改进,减少了生成网络拓扑结构的冗余度,提高了算法运行效率,并通过倒立摆平衡试验进行了验证。该算法适用于传统神经网络拓扑结构的自动生成。2.引入了一种特殊的神经网络模型——二值逻辑神经网络；提出了二值逻辑神经网络运算模型的改进措施,加快了二值逻辑神经网络的运算效率,减少了权值和阈值搜索的空间范围。3.提出了适用于二值逻辑神经网络的自动化结构生成算法—基于遗传算法的二值逻辑神经网络结构生成,并通过迷宫路径覆盖实验证实了算法的有效性。然而由于遗传算法本身的局限性,实验结果并未达到预期的要求。4.为了克服遗传算法自身的局限性,提出了二值逻辑神经网络自动生成的新途径—基于启发式信息的二值逻辑神经网络自动生成。该算法能够充分的利用训练数据,获得启发式信息,寻找出输入与输出之间的逻辑关系,生成面向问题的结构。5.最后总结分析了各种自动生成算法的适用范围,以及今后的研究工作。

全文目录


摘要  4-6
ABSTRACT  6-8
目录  8-14
第一章 绪论  14-20
  1.1 概述  14-16
  1.2 人工神经网络的发展历史与现状  16-17
  1.3 人工神经网络的基本模型  17-19
  1.4 论文的内容安排  19-20
第二章 基于遗传算法的神经网络模型拓扑结构演化  20-34
  2.1 进化神经网络  20
  2.2 神经网络参数和拓扑结构演化算法—NEAT  20-29
    2.2.1 NEAT遗传编码方案  21-22
    2.2.2 NEAT变异运算  22-24
    2.2.3 NEAT交叉运算  24-25
    2.2.4 NEAT个体保护机制  25-26
    2.2.5 避免生成冗余的拓扑结构  26-27
    2.2.6 NEAT算法改进——权值局部寻优策略  27-28
    2.2.7 NEAT的适应度评估函数  28-29
  2.3 一级倒立摆控制实验  29-34
    2.3.1 一级倒立摆控制问题  29-31
    2.3.2 倒立摆控制问题的适应度评估函数设计  31
    2.3.3 改进的NEAT控制倒立摆仿真实验  31-34
第三章 二值逻辑神经网络的结构与运算优化  34-40
  3.1 二值逻辑神经网络  34-40
    3.1.1 二值逻辑神经元  34-35
    3.1.2 连接权值的取值范围  35
    3.1.3 神经元阈值的取值范围  35-36
    3.1.4 互联二值逻辑神经网络运算模型  36-40
第四章 基于遗传算法的逻辑神经网络模型拓扑结构演化  40-48
  4.1 基于二值逻辑神经网络特性的改进  40-43
    4.1.1 直观高效的二值逻辑神经元编码  40
    4.1.2 改进的二值逻辑神经网络编码  40-41
    4.1.3 改进的遗传变异运算  41-42
    4.1.4 改进的遗传交叉运算  42-43
    4.1.5 改进的权值寻优策略  43
  4.2 迷宫路径覆盖实验  43-48
    4.2.1 迷宫路径覆盖问题  43-44
    4.2.2 迷宫覆盖问题的Agent智能等级划分  44
    4.2.3 迷宫路径覆盖问题的适应度评估函数设计  44-45
    4.2.4 迷宫覆盖问题的遗传参数设置  45
    4.2.5 软件仿真及实验结果  45-48
第五章 基于启发式信息的逻辑神经网络拓扑结构演化  48-62
  5.1 启发式信息与启发式搜索  48-50
  5.2 源于布尔逻辑函数设计的启发  50-56
    5.2.1 双边沿触发计数器的逻辑设计  50-53
    5.2.2 基于启发式信息的逻辑神经网络拓扑结构演化  53-54
    5.2.3 三阶双边沿触发计数器实验  54-56
  5.3 FLNN的改进与优化  56-62
    5.3.1 FLNN泛化性能的改进  56-57
    5.3.2 FLNN选择层节点优化  57-58
    5.3.3 迷宫路径覆盖实验  58-62
第六章 结论  62-64
  6.1 研究总结  62
  6.2 本文的创新之处  62-63
  6.3 存在的问题  63-64
参考文献  64-66
致谢  66-68
研究成果及发表的学术论文  68-70
作者和导师简介  70-71
北京化工大学 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书  71-72

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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