基于模型输出敏感度分析法的动态RBF神经网络设计

作     者：韩红桂 李淼 乔俊飞 HAN Hong-gui;LI Miao;QIAO Jun-fei

作者机构：北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100022 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60674066 60873043) 国家863计划资助项目(2007AA04Z160) 

出 版 物：《信息与控制》 (Information and Control)

年 卷 期：2009年第38卷第3期

页      码：370-375页

摘      要：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。

主 题 词：RBF神经网络 动态设计 神经网络性能 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-0411.2009.03.021

馆 藏 号：203126514...