一种新的模糊神经网络删剪策略

摘要：

模糊规则的数量直接决定模糊神经网络结构的复杂度和效率.基于神经网络自构行学习(NNSCL)算法,用共轭剃度预条件正则方程算法求取删除隐层神经元后的剩余权值,得到改进的NNSCL-I算法.将此算法应用到模糊神经网络的规则推理层,可以极大地优化网络的规则及结构,并且结构优化后不需要重新训练也能保持网络的精确度和泛化能力.仿真结果显示了此算法的有效性和可行性.

关键词：模糊神经网络、神经网络自构行学习(NNSCL)算法、最小二乘问题、共轭剃度预条件正则方程算法

所属期刊栏目：29

分类号：TP273+.4(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2004CB318003

在线出版日期：2008-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：346-350