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基于神经网络的两类问题研究  
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【作者】 程慧;
【导师】 王汝凉;
【学位授予单位】 广西师范学院;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 广西师范学院
【网络出版投稿时间】 2011-01-06
【关键词】 RBF神经网络; GA; 时滞神经网络; 稳定性;
【英文关键词】 RBF neural networks; GA; time delay-neural network; stability;
【中文摘要】 近年来,人工神经网络因其具有的高度非线性、并行性、良好的容错性和强鲁棒性等突出优点,在众多学科中得到广泛应用。经过多年的发展,神经网络虽说已是一门比较成熟的学科,取得了令人瞩目的进展,但在研究过程中,我们发现神经网络所固有的一些缺陷极大地限制了它的进一步发展。如,RBF神经网络存在着事先要确定向量个数、中心向量本身难以确定等缺陷;同时,在神经网络的系统模型中,神经元在储存和传递信息时所存在的不可避免的时滞现象,它不仅会降低网络的传输速度,甚至对整个网络的收敛性、稳定性和精度均有较大影响。 基于以上两个方面,本文对神经网络的相关问题进行研究。首先结合遗传算法与神经网络各自的优点,利用遗传算法去优化RBF神经网络的参数,通过实验来证明此方法能有效地提高RBF神经网络的精度。最后考虑了一类广义的带时滞的人工神经网络模型,对该模型的平衡点进行稳定性分析,取得了一个实用性判据,通过实例来证明该方法的可行性。 本文主要做了以下几个方面的研究: (1)全面系统的阐述了目前国内外对神经网络与遗传算法结合技术以及时滞神经网络的研究现状,尤其对RBF神经网络的核心知识和基于Lya...
【英文摘要】 In recent years, artificial neural network, whose highly nonlinear, parallel, good fault tolerance and other advantages, in a multidisciplinary study has been widely used. After years of development, although the neural network is a more mature discipline, it has made remarkable progress, in course of the study, we found that some of the pitfalls inherent in neural networks has greatly limited its further development and application. For example, RBF neural network to the existence of prior vector n...
【更新日期】 2011-04-20

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导师:王汝凉    导师单位:广西师范学院    学位授予单位:广西师范学院
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