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基于奇异值分解的神经网络结构优化设计及其应用

作　者: 韩子博
导　师: 韩璞；焦嵩鸣
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: BP网络 RBF网络 泛化能力 结构优化 热工系统建模
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 71次
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内容摘要


包括BP网络和RBF网络在内的前馈网络是应用最为广泛和成功的神经网络,其泛化能力是最为重要的网络性能之一。研究发现,BP和RBF网络的泛化能力在很大程度上取决于网络是不是具有合理的复杂度,即适当的隐层节点数量。因此,本文基于奇异值分解理论,提出了BP和RBF网络的结构优化设计方法。其基本思路均是利用奇异值分解理论分析已完成训练的网络隐层输出矩阵,根据贡献率的原则删除对网络贡献较小的节点,获得适当的网络规模,提高泛化能力。但是,根据两种网络的不同特性,优化策略在具体步骤和方式上稍有差别。本文将优化后的网络用于热工系统建模中,取得了良好的建模效果。仿真实验表明优化后的网络改善了泛化能力,提高了模型精度,证明了基于奇异值分解的结构优化策略的有效性。

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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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