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RBF神经网络隐层结构与参数优化研究
作 者: 周维华
导 师: 颜学峰
学 校: 华东理工大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: RBF神经网络 结构优化 参数优化 Rough K-Means聚类算法 最大似然估计聚类算法
分类号: TP183
类 型: 硕士论文
年 份: 2014年
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内容摘要
径向基函数神经网络(也称为RBF神经网络)是应用非常广泛的一类人工神经网络。在RBF神经网络建模中,其隐含层神经元的个数、相关参数(即中心点、宽度)、以及输出层权值对模型的性能具有重大的影响。如何构建一个合理的隐含层网络结构和最佳的网络参数,是RBF神经网络改进的难点。本文将针对RBF神经网络所面临的隐层结构与参数优化问题,提出了基于粗糙集的K均值(Rough K-Means)聚类算法,和基于最大似然估计(EM)聚类算法和多元线性回归(MLR)结合的优化策略(EM&MLR算法)。采用这两种聚类算法可以达到简约神经网络的结构,调节相关神经元的参数,减少神经网络的冗余信息,防止过拟合,最终改善预测性能的目的,并将两类改进的RBF神经网络应用到初顶石脑油干点软测量中去。结果显示,与一般性的聚类算法相比,这两个聚类算法能够很大的提高RBF神经网络性能,同时,基于EM&MLR算法的RBF神经网络又比比基于Rough K-Means的同类改进RBF神经网络的优化算法相比,不仅是在结构上还是和精度上都获得更进一步提高。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-9 第一章 绪论 9-21 1.1 引言 9-10 1.2 神经网络简介 10-17 1.2.1 单个人工神经元模型 10-11 1.2.2 神经元基函数和激活函数 11-17 1.3 神经网络拓扑结构 17-19 1.4 神经网络的研究现状 19 1.5 本文主要工作以及章节安排 19-21 第二章 RBF神经网络 21-30 2.1 引言 21 2.2 RBF神经网络结构 21-23 2.3 RBF神经网络隐含层参数的确定 23-27 2.3.1 随机选取RBF神经网络中心 24 2.3.2 神经网络构造法 24 2.3.3 神经网络剪枝法 24-26 2.3.4 进化算法优化神经网络 26-27 2.4 RBF神经网络的初顶石脑油干点软测量模型 27-29 2.5 本章小结 29-30 第三章 基于Rough K-Means聚类算法的RBF神经网络的优化策略 30-43 3.1 引言 30-31 3.2 Rough K-Means算法介绍 31-34 3.2.1 K-Means算法基本原理介绍 31 3.2.2 粗糙集理论 31-32 3.3.3 基于粗糙集的K-Means聚类算法 32-34 3.3 基于Rough K-Means聚类算法的RBF神经网络优化策略 34-36 3.4 基于Rough K-Means聚类算法优化的RBF神经网络干点软测量相关实验 36-41 3.5 本章小结 41-43 第四章 基于EM&MLR算法的RBF神经网络的优化策略 43-57 4.1 引言 43-44 4.2 基于EM &MLR算法的改进RBF神经网络 44-49 4.2.1 高斯混合模型与EM聚类算法 44-46 4.2.2 基于EM聚类算法的改进RBF神经网络模型 46-49 4.3 基于EM&MLR算法的RBF神经网络优化策略 49-50 4.4 基于EM&MLR算法优化的RBF神经网络干点软测量相关实验 50-56 4.5 本章小结 56-57 第五章 总结与展望 57-59 5.1 本文总结 57 5.2 研究展望 57-59 参考文献 59-63 致谢 63-64 攻读硕士学位期间发表学术论文 64
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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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