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乔俊飞 (乔俊飞.) | 马士杰 (马士杰.) | 杨翠丽 (杨翠丽.)

收录:

EI PKU CSCD

摘要:

针对递归 RBF 神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于递归正交最小二乘(recursive orthogonal least squares, ROLS)算法的结构设计方法.首先,利用ROLS算法来计算隐含层神经元的独立贡献度和损失函数,以此判断增加或归为不活跃组的神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,并且利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)决定最佳的隐含层神经元个数,以此来删除不活跃组中相对不活跃的神经元,有效地解决了递归RBF神经网络结构冗余和难以自适应问题.其次,利用梯度下降算法更新递归RBF神经网络的参数来保证神经网络的精度.最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和污水处理过程中关键水质参数动态建模,证明了该结构设计方法的可行性和有效性.

关键词:

算法 结构设计 神经网络 奇异值分解 动态建模

作者机构:

  • [ 1 ] [乔俊飞]北京工业大学
  • [ 2 ] [马士杰]北京工业大学
  • [ 3 ] [杨翠丽]北京工业大学

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来源 :

化工学报

ISSN: 0438-1157

年份: 2018

期: 3

卷: 69

页码: 1191-1199

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