基于贡献率的离散Hopfield结构优化

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

作者机构：北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京农业职业学院信息技术系北京102442 

基　　金：国家自然科学基金杰出青年项目(61225016) 国家自然科学基金项目(61034008 61203099) 北京市科技计划课题(Z141100001414005) 北京市科技专项课题(Z141101004414058) 北京市科技新星计划项目(Z131104000413007) 北京市教育委员会科研计划项目(KZ201410005002 KM201410005001) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2015年第30卷第11期

页      码：2061-2066页

摘      要：针对离散Hopfield神经网络(DHNN)结构复杂的问题,提出一种基于贡献率的结构优化算法.该算法利用奇异值分解方法对连接权值进行设计,进而利用贡献率的方法对DHNN进行结构优化.优化后的网络降低了DHNN结构的复杂程度,使网络具有类似生物神经网络的稀疏结构,实现了DHNN网络结构的优化.最后,通过水质评价和数字识别对该算法进行验证,表明了所提出算法的有效性和可行性,同时,还验证了其对于大规模DHNN的有效性和适用性.

主 题 词：离散Hopfield 结构优化 连接权值 贡献率 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.kzyjc.2014.1320

馆 藏 号：203818264...