离散过程神经网络：QPSO与极限学习结合的优化算法

"基于QPSO和极限学习的离散过程神经网络及学习算法" 本文针对连续过程神经元网络在权函数正交基展开时基函数个数难以确定、导致逼近精度不高的问题，提出了一种新的离散过程神经元网络模型。这个模型利用三次样条数值积分方法来处理离散样本和权重的时域聚合运算，从而提高了逼近精度。在模型训练过程中，采用了双链量子粒子群优化算法来全局搜索输入权重的最佳解，这一算法利用量子旋转门和非门驱动种群进化，确保了优化效果。 量子粒子群优化（QPSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，其灵感来源于鸟类群落的行为。双链结构的设计增强了粒子群的探索和开发能力，能够更快地找到全局最优解。同时，文章还引入了极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）作为局部学习策略。极限学习机以其快速的学习速度和良好的泛化性能而著名，它通过Moore-Penrose广义逆矩阵计算输出权重，简化了训练过程，减少了过拟合的风险。 实验部分，作者以时间序列预测为例，展示了所提出的离散过程神经网络的性能。通过对时间序列数据的预测，验证了该模型的有效性。实验结果显示，该模型不仅在训练收敛速度上有所提升，而且在逼近复杂函数的能力上也得到了增强，证明了这种方法在处理离散数据和优化神经网络性能方面的优势。 关键词涉及到的过程神经元网络是一种模拟连续过程的神经网络模型，极限学习机则是一种单隐藏层前馈神经网络的快速训练方法，量子粒子群是优化算法的一种，Moore-Penrose广义逆在解决非方阵的逆问题中起到关键作用，而网络训练则是优化模型参数以提高预测或分类准确性的过程。 这篇文章提出了一个结合QPSO和极限学习的离散过程神经网络，旨在解决传统连续过程神经网络的局限性，通过创新的优化算法和学习策略，提高了神经网络在处理离散数据时的预测和逼近能力。这一研究对于神经网络理论的发展和实际应用，如时间序列预测、数据分析等领域，都具有重要的参考价值。