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前向神经网络的神经元分层逐个线性优化快速学习算法

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电子学报 2005年第1期33卷 111-114页

作者：谢宏程浩忠牛东晓张国立上海海事大学信息工程学院上海200135 上海交通大学电气工程系上海200030 华北电力大学工商管理学院河北保定071003

本文提出了一种新的前向神经网络快速分层学习算法 .在此学习算法中 ,其优化策略为对输出层和隐层神经元的连接权值交替优化 .对输出层权值优化算法采用基于广义逆的最小二乘递推算法 ,对隐层神经元的连接权值采取则对每个神经元逐个进... 详细信息

本文提出了一种新的前向神经网络快速分层学习算法 .在此学习算法中 ,其优化策略为对输出层和隐层神经元的连接权值交替优化 .对输出层权值优化算法采用基于广义逆的最小二乘递推算法 ,对隐层神经元的连接权值采取则对每个神经元逐个进行优化 ,而且采用正交变换加快每一步学习的计算速度和提高算法的数值稳定性 .当学习过程停滞时采用随机扰动的方法摆脱过早收敛 .数值实验表明 ,与BP动量因子法、牛顿型方法和现有的分层优化算法相比 ,新算法不仅学习速度快学习时间短 ,而且当网络规模增大时仍然比较有效 .

关键词：前向神经网络学习算法分层优化神经元逐个优化

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前向神经网络的故障性能

清华大学学报（自然科学版） 1995年第4期35卷 88-94页

作者：杨士元田志宇童诗白清华大学自动化系

首先详细分析了固定型连接故障和错误输入信号对单个神经元的影响，然后研究了具有硬限幅作用函数的前向神经网络在存在固定型故障情况下的性能变化，并给出了性能与连接故障数之间的关系式及故障性能的分析方法。经用ＭｏｎｔｅＣａｒ... 详细信息

首先详细分析了固定型连接故障和错误输入信号对单个神经元的影响，然后研究了具有硬限幅作用函数的前向神经网络在存在固定型故障情况下的性能变化，并给出了性能与连接故障数之间的关系式及故障性能的分析方法。经用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法仿真表明，文中提出的方法是正确的。最后还对分析的结果进行了讨论，说明这类网络的规模越小，对提高其容错性能越有利。

关键词：前向神经网络故障性能容错性神经网络

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前向神经网络容错性分析的切比雪夫不等式法

清华大学学报（自然科学版） 2000年第7期40卷 39-42页

作者：张涛胡东成清华大学自动化系北京100084

目前 ANN的分析中缺乏对硬故障容错性能的分析 ,针对这一问题利用切比雪夫不等式给出了一种容错性分析的估算方法。利用切比雪夫不等式 ,分析了具有可微作用函数的前向神经网络容错性 ,建立了前向神经网络随机故障模型 ,讨论了固定型连... 详细信息

目前 ANN的分析中缺乏对硬故障容错性能的分析 ,针对这一问题利用切比雪夫不等式给出了一种容错性分析的估算方法。利用切比雪夫不等式 ,分析了具有可微作用函数的前向神经网络容错性 ,建立了前向神经网络随机故障模型 ,讨论了固定型连接故障和错误输入故障对单个神经元的影响 ,通过分析这种前向神经网络故障传播特点 ,结合神经元容错分析的结论 ,得出了前向神经网络容错性分析的算法和相应公式。通过仿真实验 ,验证了上述结论的正确性。

关键词：前向神经网络容错性分析切比雪夫不等式法

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前向神经网络在自适应控制中应用的研究

西安交通大学学报 1997年第2期31卷 20-25页

作者：张凯尤昌德西安交通大学

论述了前向神经网络自适应控制系统，论证了基于逆向建模的前向神经网络自适应控制方案的可行性，研究提出由该控制方案构成的控制系统不仅结构简单，易于实现，而且具有满意的动态指标．文中还通过一个水槽温度控制系统，进行了神经网... 详细信息

论述了前向神经网络自适应控制系统，论证了基于逆向建模的前向神经网络自适应控制方案的可行性，研究提出由该控制方案构成的控制系统不仅结构简单，易于实现，而且具有满意的动态指标．文中还通过一个水槽温度控制系统，进行了神经网络自适应控制仿真。

关键词：自适应控制建模前向神经网络

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前向神经网络的处理能力和推广性量度

清华大学学报（自然科学版） 1999年第7期39卷 54-58页

作者：黄山松杜继宏冯元琨清华大学自动化系北京100084

目标问题的复杂程度和网络处理能力的适合程度是影响人工神经网络推广性的本质因素。为了衡量前向神经网络（ＦＮＮ）的处理能力，该文对ＦＮＮ的插值误差进行了研究，得到了统计意义下ＦＮＮ处理能力的估计值，进而定义了... 详细信息

目标问题的复杂程度和网络处理能力的适合程度是影响人工神经网络推广性的本质因素。为了衡量前向神经网络（ＦＮＮ）的处理能力，该文对ＦＮＮ的插值误差进行了研究，得到了统计意义下ＦＮＮ处理能力的估计值，进而定义了能间接反映神经网络推广性的推广性量度。该方法能够估计出适合目标问题的网络规模，应用于函数逼近和样本分类问题，仿真结果证实了该方法的有效性。

关键词：神经网络前向神经网络处理能力推广性量度

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多元多项式函数的三层前向神经网络逼近方法

计算机学报 2009年第12期32卷 2482-2488页

作者：王建军徐宗本西南大学数学与统计学院重庆400715 西安交通大学信息与系统科学研究所西安710049

该文首先用构造性方法证明:对任意r阶多元多项式,存在确定权值和确定隐元个数的三层前向神经网络,它能以任意精度逼近该多项式,其中权值由所给多元多项式的系数和激活函数确定,而隐元个数由r与输入变量维数确定.作者给出算法和算例,说... 详细信息

该文首先用构造性方法证明:对任意r阶多元多项式,存在确定权值和确定隐元个数的三层前向神经网络,它能以任意精度逼近该多项式,其中权值由所给多元多项式的系数和激活函数确定,而隐元个数由r与输入变量维数确定.作者给出算法和算例,说明基于文中所构造的神经网络可非常高效地逼近多元多项式函数.具体化到一元多项式的情形,文中结果比曹飞龙等所提出的网络和算法更为简单、高效;所获结果对前向神经网络逼近多元多项式函数类的网络构造以及逼近等具有重要的理论与应用意义,为神经网络逼近任意函数的网络构造的理论与方法提供了一条途径.

关键词：前向神经网络多元多项式逼近算法

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前向神经网络的容错性问题

软件学报 2001年第11期12卷 1693-1698页

作者：张铃安徽大学人工智能研究所

在讨论神经网络的容错性的文献中 ,主要涉及的一直是关于输入噪音的容错问题 .在这些文献中通常把该问题转换为某种优化问题 ,并用现成的优化方法进行求解 ,但很少涉及由网络故障所引起的容错问题 ,即结构容错问题 .利用覆盖算法分析结... 详细信息

在讨论神经网络的容错性的文献中 ,主要涉及的一直是关于输入噪音的容错问题 .在这些文献中通常把该问题转换为某种优化问题 ,并用现成的优化方法进行求解 ,但很少涉及由网络故障所引起的容错问题 ,即结构容错问题 .利用覆盖算法分析结构容错问题 ,给出一个神经网络容纳所有单节点故障的充要条件和构造这种网络的算法 .这些结果揭示了神经网络结构容错能力的本质。

关键词：容错性结构容错性单点故障前向神经网络人工神经网络