泛函神經(jīng)元網(wǎng)絡遞歸和剪枝學習算法及其集成研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、泛函網(wǎng)絡是對人工神經(jīng)網(wǎng)絡一種全新的拓展，在許多應用領域取得了較大的成功。但由于泛函網(wǎng)絡是人工神經(jīng)網(wǎng)絡一個新興的研究分支，在理論和應用方面尚存在許多的不足，需要人們進一步提出一些新的理論、學習算法，完善其理論基礎，拓寬其應用范圍。
　　 本文針對目前國內外泛函網(wǎng)絡研究所存在的不足，如在現(xiàn)有的泛函網(wǎng)絡學習算法中，當基函數(shù)選取不當降低了內存的使用率。對如何設計出一個最優(yōu)或者近似最優(yōu)泛函網(wǎng)絡結構來提高泛化能力等問題開展研究，取得以下成果

2、:
　　 1)針對已有的泛函網(wǎng)絡學習算法基函數(shù)選取方法的不足，考慮泛函網(wǎng)絡學習過程中基函數(shù)篩選過程的特點，提出一種基函數(shù)可遞歸泛函神經(jīng)元網(wǎng)絡學習算法，該算法借助于矩陣偽逆遞歸求解方法，實現(xiàn)對泛函神經(jīng)元網(wǎng)絡基函數(shù)的自適應調整。實驗結果表明，該算法具有較高的計算精度;
　　 2)針對泛函神經(jīng)元網(wǎng)絡結構優(yōu)化問題，結合剪枝算法，考慮泛函神經(jīng)元網(wǎng)絡的復雜度，提出一種基于泛函神經(jīng)元網(wǎng)絡復雜度的剪枝算法;該算法結合剪枝法與信息熵理論，

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