一种部分输入自调整神经网络及其在非线性数据重构中的应用

摘要：

实际工业过程大部分是非线性过程,其遗失数据的重构问题不能采用现有的线性数据重构方法来解决.本文提出一种部分输入自调整神经网络,以待求的重构变量作为要调整的网络输入.与传统网络不同的是,该网络的权值和阚值先由另外的神经网络训练求得,通过神经网络后向传递算法只需对网络的部分输入值进行训练,这样将非线性数据重构问题转化为部分输入神经网络的训练问题.仿真结果验证本文方法的有效性.

关键词：主元分析(PCA)、数据重构、部分输入自调整神经网络、非线性过程

所属期刊栏目：20

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：新世纪优秀人才支持计划项目NCET-05-0485;国家863计划项目2006AA020204

在线出版日期：2009-08-19（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：800-804