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模块化神经网络子网集成方法研究及仿真系统开发

作者：陈捷 Publish: 2006-6-28 Hits:-

【中文题名】

模块化神经网络子网集成方法研究及仿真系统开发

【英文题名】

Study on Subnet Dynamic Integration Method of Modular Neural Networks and Development of Simulation System

【学科专业】

计算机应用

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-6-28

【中关键词】

神经网络,模块化神经网络,方法集成,仿真系统,,

【英关键词】

neural network,modular neural network,methodological integration,simulation system,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>计算机仿真

【论文摘要】

模块化神经网络(Modular Neural Networks)是一个由多个模块组成的神经网络,每个模块承担神经网络的全局任务的一个子任务,通过各个网络之间的竞争或协作来提高系统的整体性能。大量的实例研究表明,模块化神经网络在泛化能力和可靠性上比单一神经网络都有所提高,并且能有效地解决单个神经网络应用和实现时出现的问题,为研究者提供了一条问题求解的新途径。由于认识到模块化神经网络所蕴含的巨大潜力和应用前景,大量研究者涌入该领域,理论和成果不断涌现,使得模块化神经网络成为机器学习和神经网络领域的研究热点。本文以回归问题为例就模块化神经网络系统中各个网络的组合方法展开研究,提出了基于“一专多能”的模块化神经网络子网集成的3种方法。该方法对训练样本充分利用,通过适度缩放训练集,训练出一批神经网络个体,这样产生的个体神经网络既拥有相对的准确性,又不失其对其他样本的适应性;将这样的网络进行个体的策略集结,可以使得系统的逼近速度、抗干扰能力、适应能力都得到了显著的提高。文章以8个回归实例进行仿真测试,其结果通过4个评价指标从不同的侧面反应其性能。从结果中看到,“一专多能”的方法在多个试验中获得了优胜,无论对...

【论文题纲】

摘要	4-5
ABSTRACT	5-9
第1章前言	9-12
1.1 背景介绍	9-10
1.2 本文的意义	10
1.3 本文主要内容	10-12
第2章模块化神经网络	12-22
2.1 人工神经网络	12-16
2.2.1 概述	12-13
2.2.2 BP神经网络	13-16
2.3 模块化神经网络	16-22
2.3.1 模块化神经网络的概念	16-17
2.3.2 构造模块化神经网络的动机	17-19
2.3.3 模块化神经网络的设计步骤	19-21
2.3.4 模块化神经网络的应用	21-22
第3章模块化神经网络子网集成方法	22-34
3.1 引言	22
3.2 一类模块化神经网络的形式化描述	22-23
3.3 模块化子网的动态集成	23-27
3.4 “一专多能”的动态集成方法	27-33
3.5 小结	33-34
第4章模块化神经网络仿真系统	34-55
4.1 系统概述	34
4.2 数据的组织及设置	34-40
4.2.1 数据需求分析	34-36
4.2.2 数据结构设计	36-40
4.3 系统具体实现	40-49
4.3.1 MATLAB下的消息响应机制	40-43
4.3.2 数据存储机制	43-45
4.3.3 图形图像绘制模块	45-46
4.3.4 数据生成模块	46-47
4.3.5 聚类模块	47-49
4.4 人机界面设计与实现	49-54
4.5 小结	54-55
第5章模块化神经网络算法仿真结果	55-66
5.1 数据集	55
5.2 试验设计方案	55-59
5.3 试验结果	59-64
5.4 结果分析	64-66
第6章研究总结与展望	66-68
6.1 研究总结	66-67
6.2 工作展望	67-68
参考文献	68-71
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文	71-72
致谢	72

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.387708



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