基于卡尔曼滤波的神经网络修剪算法研究

基于卡尔曼滤波的神经网络修剪算法研究 摘要：本文研究基于卡尔曼滤波的神经网络修剪算法，旨在解决传统BP神经网络中无法确定合适的网络节点问题。该算法采用Kalman滤波算法对神经网络中的权值向量进行修剪，实现对神经网络结构的简化，提高泛化能力。 知识点： 1. 传统BP神经网络的缺陷：无法确定合适的网络节点问题，网络规模小则运算时间长，而网络规模过大，容易产生过学习现象，影响泛化能力。 2. 卡尔曼滤波算法：一种数学算法，用于对神经网络中的权值向量进行修剪，实现对神经网络结构的简化，提高泛化能力。 3. 神经网络修剪算法：一种方法，用于确定神经元的节点数目，解决神经网络应用过程中的问题。 4. 神经网络的应用效果：取决于使用者的经验，神经元的数目对学习结果有直接影响，数目过多，学习效果会相应提高，但可能会造成过拟合现象，其泛化效果较差。 5. 神经网络的确定方法：有两种方法，即生长法和修剪法，生长法确定神经元数量，随着学习过程，每增加一个新的类型，就需要增加一个新神经元，而修剪法是从一个大的神经网络开始进行训练。 6. 卡尔曼滤波算法在神经网络中的应用：可以对神经网络中的权值向量进行修剪，实现对神经网络结构的简化，提高泛化能力。 7. 该算法的优点：可以解决神经网络应用过程中的问题，提高泛化能力，精确度好，修剪后的网络能够很好的保持原始网络的识别率，对学习速度和泛化能力的提高是有效的。 8. 该算法的应用前景：可以应用于入侵检测数据集等领域，提高泛化能力和学习速度。 9. 神经网络的发展历程：从二十世纪六十年代初期Widrow提出自适应性元件网络，到1986年Hopfield发表的关于自反馈神经网络，神经网络已经发展了二十多年。 10. 神经网络的应用领域：可以解决各种领域的认知、智能分类和数据挖掘等问题。 11. 卡尔曼滤波算法的数学原理：基于概率论和线性代数，用于对神经网络中的权值向量进行修剪，实现对神经网络结构的简化，提高泛化能力。 12. 该算法的实现步骤：首先对神经网络进行训练，然后使用卡尔曼滤波算法对神经网络中的权值向量进行修剪，最后实现对神经网络结构的简化，提高泛化能力。