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中国科学院西安光学精密机械研究所专利：融合神经元模型、神经网络结构及训练、推理方法、存储介质和设备
基于跨越连接的多层前馈神经网络结构分析
跨越连接 多层前馈神经网络 隐层结构
2009/12/10
任何连接方式的神经网络总可以归结为跨越连接网络。在传统多层前馈神经网络算法的基础上，提出了完全全连接神经网络的概念，给出了基于跨越连接的多层前馈神经网络算法。通过分析多层前馈神经网络的误差函数，从理论上证明了：相对于无跨越连接网络，基于跨越连接的多层前馈神经网络能以更加简洁的结构逼近理想状态。最后，用一个隐层神经元解决了XOR问题。
利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构
模拟退火算法 神经网络 优化
2009/7/1
常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值，使网络的实用性受到影响。引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子，同时把模拟退火算法引入了遗传算法，结合遗传算法和模拟退火算法的优点，提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法，实现了网络结构和权值的同时优化。仿真实验表明，与遗传算法和模拟退火算法相比，该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高，提高了网络的处理能力。
基于LMBP改进算法的神经网络结构优化
神经网络 结构优化 LMBP算法 函数逼近
2009/4/24
提出了一种基于增长法的神经网络结构优化算法。在函数逼近的BP神经网络中引入一种改进的BP算法(LMBP算法)，通过二次误差下降与梯度下降，利用误差变化规律分析网络结构的优化程度，自适应地增加隐层神经元或网络层次，从而得到一个合适的网络结构。进行了仿真实验及该算法与RAN算法用于逼近函数的对比实验，实验结果表明了该算法的有效性。
一类模糊神经网络结构的混沌优化设计
模糊神经网络 结构优化 优化
2008/12/31
基于混沌变量，提出一种关于模糊神经网络结构的优化设计方法。将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索中，使得模糊神经网络的规则数以及所有参数都处于混沌状态中，根据性能指标来寻找一个较优的网络。在线优化采用最小二乘法对去模糊化部分的权参数进行实时修正。仿真实验表明，基于混沌优化的模糊神经网络结构精简，控制精度高。
一种优化神经网络结构的遗传禁忌算法
遗传禁忌算法 神经网络 优化
2008/12/16
常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值，使网络的实用性受到影响。引入一种基于方向的交叉算子和禁忌变异算子，同时把禁忌算法(TS)引入标准遗传算法，结合标准遗传算法和禁忌算法的优点，提出一种优化神经网络结构的遗传禁忌混合算法，实现了网络结构和权值同时优化。仿真实验表明，与遗传算法和禁忌算法相比，该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高，提高了网络的处理能力。
一种新型神经网络结构模型的应用研究
神经网络 先验知识 学习算法
2008/12/8
基于过程先验知识与神经网络结构选择相结合的思想,提出了一类新型神经网络结构,并
具体研究了其学习算法.同时给出了一种新的样本抽取方法及其相应的网络训练步骤.这些
思想和方法均在复杂尿素生产过程的建模和优化中得到了应用.基于所建神经网络模型知识
的专家系统已在某化肥厂得到成功的应用.
一种自动生成神经网络结构的新方法
神经网络 认知科学 网络结构设计
2008/11/26
神经网络已广泛应用于模式识别、优化计算等领域.但是,人们为了寻求某一问题的神
经网络结构,往往采用穷举法,从而使得选择合适的神经网络结构随着问题规模的变大而变
得越来越困难.本文根据神经元状态的变化导致人脑的空间结构和状态变化的研究,在神经
网络中引入神经元的兴奋、抑制和突触修改机制、退化机制、死亡机制、自修复机制等,
通过神经网络的学习,自动生成解决某一具体问题的合适的神经网络结构.实验...
摘要对近几年应用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化设计前向神经网络结构的研究进行了评述。指出了神经网络结构优化设计的重要性和目前各种方法存在的不足。介绍了神经网络结构设计原理和应用GA优化设计神经网络应着重考虑的两个问题：即结构表达策略和适应度函数设计。分别对近来应用GA优化设计多层感知器、径向基函数神经网络和径向基概率神经网络结构的研究进行了细致介绍和分析。指出了目前研究工...
有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究
2007/12/28
优化选择隐节点数是人们在应用基于误差反传(BP)算法的有教师的线性基本函数(LBF)前向三层神经网络过程中首先遇到的一个十分重要而又困难的问题.本文从国内外大量应用实例中总结归纳出了一个初定这种网络隐节点数的经验公式,提出了一种判断所选隐节点数是否多余的具体方法,并从理论上做了详细的推导.两个应用实例表明,本文提出的经验公式是可靠的,判断隐节点数是否多余的新方法是简便的.
递归复合型模糊神经网络结构研究
复合型模糊神经网络 递归 动态系统
2007/12/6
Abstract针对一类能够有效引入过程先验知识的复合型模糊神经网络，研究了其动态结构．
通过对复合型模糊神经网络的函数网络的第二层引入动态递归环节，使其具有动态映射能力
，实现了对动态系统的良好响应．本文采用了动态非线性模型对其进行仿真研究，结果
表明，对于处理动态非线性系统，此动态复合模糊神经网络较之静态网络在收敛速度、预测
精度和网络规模等方面都有较大的改善．
自适应RBF-LBF串联神经网络结构与参数优化方法
径基函数 线性基本函数 神经网络 模式分类
2007/11/1
研究了前向单层径基函数（RBF）网络和前向单层线性基本函数（LBF）网络的分类机理，提出了RBF的中心和宽度应通过学习自动确定，在学习过程中根据错分样本被错分入的类别自动生成新的核函数这一观点.如果两个或两个以上核函数属于同一类，在输入空间相距较近且未被其它类别的样本分隔开来的情况下，则应考虑将之合并，或者使它们的作用区域部分重叠.从理论上阐明了采用Sigmoid活化函数的单层感知器的分类阈值为0...
基于遗传算法的神经网络结构优化
遗传算法 神经网络 优化
2005/3/1
介绍了遗传算法的基本原理,然后利用遗传算法优化神经网络结构，形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络.经验证可知，该算法具有一定的可行性与有效性.