李淼
- 作品数：3 被引量：24H指数：3
- 供职机构：北京工业大学电子信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于模型输出敏感度分析法的动态RBF神经网络设计被引量：4
- 2009年
- 针对一般RBF神经网络在学习过程中网络结构不能改变的问题,提出一种动态RBF神经网络结构设计方法。算法的实质是利用敏感度分析法(SA)对神经网络模型的输出进行分析,通过判断隐含层神经元的输出对整个网络输出的影响,删除RBF隐含层中冗余的神经元,实现对神经网络的动态修剪。非线性函数逼近结果及动态系统建模结果表明,该动态RBF神经网络具有较好的性能;与最小RBF(MRBF)神经网络相比,采用所提算法能得到更小的检测误差和更短的训练时间,最终网络结构紧凑。
- 韩红桂李淼乔俊飞
- 关键词：RBF神经网络动态设计
- 基于模型输出敏感度分析的动态神经网络结构设计被引量：11
- 2010年
- 神经网络的性能由其训练算法和拓扑结构共同确定.为了解决设计网络结构的动态调整问题,论文给出了一种神经网络结构动态设计方法.以隐含层神经元输出的贡献对模型输出敏感度进行分析,从而调整神经网络结构,对贡献太小的神经元予以删除,对贡献值太大的神经元利用最邻近法在其附近插入新的神经元.通过对非线性函数进行逼近和对非线性系统关键参数进行预测证明了该方法的有效性.
- 韩红桂李淼乔俊飞
- 关键词：神经网络
- 一种神经网络快速修剪算法被引量：9
- 2010年
- 通过分析非线性函数各输入参数对函数值的影响,发现当输入参数间无相互作用时,表征其灵敏度的傅立叶振幅主要集中在基频上.基于该发现,提出一种基于扩展傅立叶振幅灵敏度方法的神经网络隐含层神经元快速修剪算法.其实质是通过计算神经网络隐含层各神经元输出的指定基频上的傅立叶振幅,求取隐含层神经元对神经网络输出的灵敏度.根据各神经元的灵敏度,按照一定的准则削减冗余神经元,获得紧凑的神经网络结构.将提出的神经网络结构修剪算法用于污水水质参数化学需氧量(COD)的软测量过程中,实验结果与扩展傅里叶振幅灵敏度算法相比,在修剪效果相同的情况下,其运行时间得到明显减小.
- 乔俊飞李淼刘江
- 关键词：灵敏度
