文档介绍：反馈神经网络的结构设计、±
瑁挤螅允视ψ刺瞬ǎ合喙匮八惴摘要反馈穆经网络的理论研究和实际应用涉及人工智能、信号处理、非线性控制等众多领域。目前国内外对反馈神经网络的研究集中在应用领域,而对反馈网络的理论问题研究则相对欠缺。本文对反馈王络的若干理论问题进行了较为深入的研究,内容涉及反馈网络的学习算法和网络结构设计,研究对象为反馈多层感知网络、反馈绾屯群等。本文的主要工作如下:杓屏艘恢旨蚪嗟木植糠蠢网络。该网络能解释成简洁的—规则,⊥纾杓屏艘恢只诙自怂愕木植糠蠢网络。该网络同样能解释成简洁的嬖颍佣3至薚网络的可理解性。仿真表明该网络有良好的动态系统处理能力,说明设计缡辈捎枚自怂闶强尚械模岢隽艘恢只贕腡网络结构优化算法。该算法利用了绲慕峁固氐悖从而显著提高了算法的执行效率。,本文方法的计算复杂度显著降低。仿真时,本文方法的运算时间仅为前者的%~%,而存储量仅为前者的%左右;岢隽薝训练篒网络的快速算法,这是谏窬缌煊蛑械男鹿ぷ鳌7真时,本文算法能节约%的计算时问;⒖占洌赜谕缛旱母合喙匮八惴ǎ疚闹っ髁艘桓雒狻8妹饨沂境龈合喙厮惴的实质是实现多目标优化,并在概念和实现两方面简化了负相关算法;袲惴ㄓ糜谘盗纺:嗖愀兄M纭U饧任8猛缯业搅艘恢指咝У难八法,又拓展了算法的应用范围;,并增强了滤波系统的稳健性。国防科学技术大学研究生院学位论文关键词:反馈网络,反馈多层感知网络,模糊多层感知网络,网络群,扩展卡尔曼滤波第
:—;#骸凰苤疗┞⒊纠堇祭菔ヌ们钓沙纠荩骸#骸!!R吼眦魒ⅣⅥ猳,瓵,%·,,瑆甌,,,,...畂%琣,瓽..甎珼琒..:,珹第页
学位论文作者签名:——穿§—啦蕴篮亡兰』《独创性说明学位论文版权使用授权书撰写过的研究成果,也不包含为获得国防科学技术大学或者其他教育机构的学位或证书而是用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文作了明确的说明厘堡拉丝圆垡鲍结捡遮让二堂习簋些丛基应旦婴究日期:年日技术大学可以保留并向国家有关部门送交论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅;可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、索引或厘堡被经嗵鳌鲍结抱退让:堂习簋鎏盈基廑用礁巍本人申明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表和并表示谢意。学位论文题目:本人完全了解国防科学技术大学有关保留、使用学位论文的规定。本人授权国防科学扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C苎宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者签名:作者指导教师签名:
第一章序言§课题背景及研究意义§国内外研究现状本文内容包括反馈网络的结构设计、结构优化和调练算法,并利用反馈网络实现状态滤波,同时将反馈网络的高效学习算法用于训练模糊神经网络。这里假设读者熟悉神经网络的基础理论和方法,文中只阐述问题的关键步骤,不再重复已被文献详细论述过的基本知识,有兴趣的读者可参阅甅..和等学者的著作。反馈神经网络指自身带有局部或全局反馈的网络。反馈神经网络可应用于盲信号分离/解卷积、时间序列预测、语音处理和模式分类等信号处理的众多领域“”彩欠窍咝控制的重要工具之一,目前已成为军事应用中重要的研究方向。。眛““⋯”在反馈神经网络的理论研究和实际应用中有两个倾向:实际应用者喜欢就具体问题设计某种反馈网络,网络结构没有一般性,其逼近能力等理论问题有待确定:·理论研究者的大部分工作集中在绾蚃绲冉峁辜虻サ耐缋型上,他们提出了多个很好的学习算法和理论分析,但对其它类似于网络和反馈绲染渫绲墓刈⒉欢唷导致上述现象的主要原因是反馈网络训练算法的复杂性。具体来说,网络的梯度公式不但难于给出,而且网络梯度的计算复杂度也很高。因此只要能给出便于实现的训练算法,反馈网络的结构一般来说可以任意地设计,当然还要考虑网络的逼近能力、算法收敛速度、计算复杂度和泛化能力等问题。针对上述问题,本文以网络和反馈缥6韵笱芯糠蠢⊥绲慕峁股杓坪训练算法。网络是一类被广泛应用的反馈网络;反馈缭蚰芙馐统梢蛔槟:规则,这一特性对于构建高可靠性的系统和数据挖掘等应用意义重大。学习算法是反馈网络应用的瓶颈。反馈网络的结构复杂,这使得反馈网络的学习算法的计算复杂度远远高于静态网络的,反馈网络一般很难实时地训练。研究快速算法对推动神经网络