神经网络结构设计:基函数扩展常数的确定与优化方法
需积分: 19 98 浏览量
更新于2024-08-07
收藏 1.64MB PDF 举报
"神经网络结构设计的理论与方法,包括影响网络泛化能力的因素、结构优化设计方法(如剪枝算法、构造算法、进化方法)和参数优化设计方法(如最优停止方法、主动学习方法、神经网络集成)。书中提供MATLAB实现代码,适合工程技术人员、学生和教师参考学习。主要内容涵盖基本神经元模型(如MP、Hebb、感知器学习规则)、多层感知器网络(BP算法)和径向基函数神经网络(RBF网)等。"
在神经网络的学习和应用中,确定基函数的扩展常数是一个关键步骤,这直接影响到网络的性能和泛化能力。标题中的"如何确定基函数的扩展常数-无线电测向"可能是指在特定的无线电测向任务中,如何选择和调整神经网络中基函数的参数。
描述中提到了两种确定基函数扩展常数的方法。一种是通过试错法(Try and Error),即设置不同的固定值并观察网络的性能,以找到最优值。这种方法简单直观,但可能需要大量的实验和时间。另一种方法是利用聚类技术,根据数据的分布来决定基函数的参数。聚类方法可以依据样本间距离确定扩展常数,但其局限在于仅考虑输入信息,未充分利用输出信息或误差信息,且无法自动确定最佳聚类数量。
在神经网络结构设计中,基函数的选取和扩展常数的确定至关重要。例如,在径向基函数神经网络(RBF网)中,基函数通常是高斯函数,其扩展常数(也称为中心或半径)决定了网络的复杂性和适应性。正确设定这些参数可以帮助网络更好地拟合数据,防止过拟合或欠拟合。
此外,书中的内容还涵盖了神经网络的结构设计和优化,包括剪枝算法(如权衰减法、灵敏度计算方法、相关性剪枝方法)用于减少网络复杂性,构造算法(如CC算法、资源分配网络)用于自适应地构建网络结构,以及进化方法(如遗传算法、粒子群优化)用于全局搜索最优网络配置。参数优化设计方法则包括最优停止策略、主动学习和神经网络集成,这些都能提升网络的泛化能力和学习效率。
这本书对于神经网络初学者和实践者来说是一本宝贵的资源,不仅介绍了基本的神经元模型和学习规则,还深入探讨了多层感知器(尤其是BP网络)和RBF网络,这些都是实际应用中常见的神经网络类型。同时,提供的MATLAB代码实现帮助读者更好地理解和应用这些理论知识。
2021-09-15 上传
2021-08-15 上传
2019-01-14 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2023-11-20 上传
2023-11-10 上传
2023-11-07 上传
2023-08-23 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/1ae1d3445f284231bf75536a082a5aa0_weixin_26516551.jpg!1)
张诚01
- 粉丝: 32
- 资源: 3993
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命