一种多模块协同参与的神经网络

摘要：

针对单一神经网络训练时间长、对复杂问题处理精度较低、易陷入局部极小等问题,提出了一种多模块协同参与信息处理的神经网络.该神经网络具有层级结构,基于条件模糊聚类技术对样本进行分类,根据分类结果实现对神经网络的模块划分,采用代数算法对网络权值进行求解,基于距离测度设计了处理输入信息的子网络选择方法.为提高神经网络对复杂问题的逼近能力,选择数目不等的多个子网络参与给定输入的协同处理,采取“分而治之”与“集成学习”相结合方法以提高网络的性能.实验表明,对于复杂问题,这种多模块协同参与的神经网络可以有效地提高网络的逼近精度,训练时间也优于单一网络.

关键词：神经网络、条件模糊聚类、多模块、子网络选择

所属期刊栏目：6

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60873043;北京市自然科学基金资助项目4092010;教育部博士点基金资助项目200800050004;北京市属高等学校人才强教计划资助项目PHR201006103

在线出版日期：2011-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：225-230