国家自然科学基金(69705001)
- 作品数：5 被引量：55H指数：4
- 相关作者：黄德双梁久祯何新贵危辉孙开盛更多>>
- 相关机构：北京系统工程研究所北京航空航天大学浙江大学更多>>
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- 前馈神经网络的一种梯度-牛顿耦合学习算法
- 提出前馈神经网络的一种梯度－牛顿耦合学习算法。利用梯度算法在网络学习初始阶段误差函数下降速度快而牛顿法在学习后期收敛率高且具有二阶收敛速度的优点，充分发挥两种算法各自的特长和能弥补牛顿法在网络学习初始阶段对学习初值的敏感...
- 梁久祯黄德双何新贵
- 关键词：前馈神经网络收敛性一维搜索
- 视觉初级皮层区超柱结构的自组织适应模型
- 2001年
- 在视皮层的初级皮层区中 ,有许多非常规整的柱形功能结构 ,它们形成的局域网络具有抽取视图像中最基本的微小特征的能力 .视皮层的等级组构为许多心理现象提供了生理解释 ,这不仅对模式识别、计算机视觉有重要的价值 ,而且对人工智能系统知识的获取和知识表示都具有非常重要的意义 .通过构造一个金字塔状的神经网络层次模型 ,对模拟视网膜的输入点阵信息进行逐级加工 .在计算实现上使用了无监督的自组织语义映射结构 ,以使模型具有一定的自适应能力 .强调的是认知心理功能的计算依托和生理基础 .
- 危辉
- 关键词：神经视觉自组织映射网络模式识别
- 多输入单输出前馈神经网络映射机理研究
- 针对具有两层权值的多输入单输出前馈神经网络分析了网络映射的代数机理，根据输出向量的特点推出隐层输出的表达能力从而确定了隐层节点个数的优化选择规则，利用已有的结论阐明了在理论上通过合理地处理样本向量能够使隐层节点的输出达到...
- 梁久祯黄德双何新贵
- 关键词：前馈神经网络学习算法子空间
- 前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法被引量：15
- 2000年
- 针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点 ,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法 (MPARTAN算法 ) .该算法计算复杂度不高于动量BP算法 ,与FR共轭梯度法相比 ,该算法的稳定性好 ,又具有共轭梯度法的优点 ,收敛速度快 .文中给出了该算法的收敛定理 ,并用 2个实验例子比较了动量BP算法。
- 梁久祯何新贵黄德双
- 关键词：前馈神经网络共轭梯度法BP算法
- 视觉初级皮层区超柱结构的自组织适应模型被引量：4
- 2001年
- 在视皮层的初级皮层区中，有许多非常规整的柱形功能结构，它们形成的局域网络具有抽取视图像中最基本的微小特征的能力．视皮层的等级组构为许多心理现象提供了生理解释，这不仅对模式识别、计算机视觉有重要的价值，而且对人工智能系统的知识获取和知识表示都具有非常重要的意义．通过构造一个金字塔状的神经网络层次模型，来对模拟视网膜的输人点阵信息进行逐级加工．在计算实现上使用了无监督的自组织语义映射结构，以使模型具有一定的自适应能力．强调的是认知心理功能的计算依托和生理基础．
- 危辉
- 关键词：知识表示知识获取语义映射局域网络视皮层
- 前馈神经网络的梯度-牛顿耦合学习算法被引量：5
- 2000年
- 针对前馈神经网络所使用的学习算法应具有收敛速度快、计算复杂度小、稳定性好的特点 ,利用梯度算法在网络学习初始阶段可使误差函数下降速度快 ,而牛顿法在学习后期可使收敛率提高 ,且具有二阶收敛速度 ,提出了一种梯度 -牛顿耦合学习算法 ;该方法充分发挥了两种算法各自的特长 ,能弥补牛顿法在网络学习初始阶段对学习初值的敏感性和梯度算法在学习后期的震荡现象等不足 ;给出了学习速度参数在线优化、带保护的拟牛顿法、梯度 -牛顿竞争法以及梯度 -牛顿分段等
- 孙开盛梁久祯黄德双黄晓萍
- 关键词：前馈神经网络收敛性
- 前馈网的一种梯度--牛顿结合BP算法
- 提出一种基于误差函数的两种表现形式的前馈网网梯度－牛顿结合ＢＰ算法。该算法保留梯度法在学习初始阶段速度快的特点，同时对另一种形式的目标函数在收敛域内引入牛顿迭代法，算法中只需计算目标函数的一阶导数，计算复杂度小且收敛速度...
- 梁久祯黄德双何新贵
- 关键词：前馈神经网络BP学习算法梯度法牛顿法收敛法
- 前馈网络的一种超线性收敛BP学习算法被引量：36
- 2000年
- 分析传统 BP算法存在的缺点 ,并针对这些缺点提出一种改进的 BP学习算法 .证明该算法在一定条件下是超线性收敛的 ,并且该算法能够克服传统 BP算法的某些弊端 ,算法的计算复杂度与简单 BP算法是同阶的 .实验结果说明这种改进的 BP算法是高效的、可行的 .
- 梁久祯何新贵黄德双
- 关键词：前馈神经网络超线性收敛BP网络学习算法
- 线性代数方程组的神经网络求解
- 提出了使用神经网络方法，来快速递推获得线性代数方程组的解（包括唯一解和最小二乘解）。最后，给出了几个实例验证了所提方法的有效性。
- 黄德双
- 关键词：线性方程组递推最小二乘
- 共线与共面样本的特性
- 研究了共线（ｃｏｌｌｉｎｅａｒ）和共面（ｃｏｐｌａｎａｒ）分布的模式样本的奇异性，分析了由共线和共面分布的模式构成的样本矩阵的秩，最后，讨论了这些模式样本对神经网络训练误差的影响，并得出有关重要的结论。
- 黄德双
