方向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、應(yīng)用與實(shí)現(xiàn).pdf

1、本論文研究了方向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論及其應(yīng)用,它分為6個(gè)部分.第一章介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)元的結(jié)構(gòu)和工作方式,并且著重介紹了方向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與用于模式識(shí)別的學(xué)習(xí)算法.第二章,研究了方向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近理論和誤差分析.第三章論證了一類連續(xù)時(shí)間穩(wěn)定非線性反饋系統(tǒng),可以通過(guò)方向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)任意程度逼近.這里給出了這種逼近方法和誤差分析.第四章提出了方向基網(wǎng)絡(luò)的一種構(gòu)造性算法,并證明了其有效性.該算法的思想是先在網(wǎng)格上的極值點(diǎn),然后將它們投影到坐

2、標(biāo)軸上以獲得一個(gè)合適的2-phase的基函數(shù),最后將這些基函數(shù)組合成方向基網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù).從理論闡明了本章所提出的方法能夠構(gòu)造出滿足給定條件下的幾乎最少隱節(jié)點(diǎn)數(shù)的方向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).第五章驗(yàn)證了使用方向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DBFN)預(yù)測(cè)硬件系統(tǒng)輸出混沌時(shí)序的能力.本文以Mackey-Glass時(shí)延微分等式為例,應(yīng)用方向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其輸出時(shí)序進(jìn)行預(yù)測(cè).實(shí)驗(yàn)中,我們以離線有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對(duì)DBFN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,利用MDKMCA逼近方法確定DBF中心