基于ART与RBF网络的混合网络模型设计

作     者：原思聪 肖坤 刘道华 Yuan Sicong;Xiao Kun;Liu Daohua

作者机构：西安建筑科技大学机电工程学院西安710055 信阳师范学院计算机与信息技术学院信阳464000 

基　　金：陕西省自然科学基金项目(2007E218) 陕西省教育厅自然科学专项项目(09JK559)资助 

出 版 物：《机械科学与技术》 (Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering)

年 卷 期：2010年第29卷第9期

页      码：1198-1201页

摘      要：为了解决自适应共振理论(adaptive resonance theory,ART)网络对新的输入样本处理能力差,网络记忆能力差,径向基(radial basis function,RBF)网络选择径向基函数,确定隐节点数目困难的问题,设计了一种基于ART与RBF网络的混合网络模型。将ART网络的特点引入到RBF网络中,通过ART网络的识别与比较功能快速确定RBF网络最少的隐节点数目,同时通过ART理论中警戒门限的检验在线确定是否合并或删除隐节点。并且引入了异常数据修正方法和模糊预处理方法。通过MATLAB神经网络工具箱,对该混合网络进行仿真试验。结果表明:该方法能够有效地减少隐含在数据中的随机性,加快神经网络收敛速度,提高神经网络的建模精度。

主 题 词：ART网络 RBF网络 异常数据修正 模糊预处理 隐节点 

学科分类：080703[080703] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

核心收录：

D　O　I：10.13433/j.cnki.1003-8728.2010.09.029

馆 藏 号：203137934...