部分最小二乘算法的神经元网络实现

• 作者: 徐用懋 赵仕健
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经元网络 部分最小二乘 简化算法
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 1348-1351
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 2949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0054.2004.10.015

摘要

部分最小二乘(PLS)算法在多元统计过程监控等领域得到了广泛应用.但常用的求解方法需要多次迭代求解残差矩阵,不利于对算法的理论分析和结论的解释.基于PLS算法的优化函数形式,该文提出一种新的PLS优化目标函数及相应简化算法.在此基础上构造了PLS算法与线性神经元网络之间的自然映射,给出了相应的训练算法及其理论分析.仿真结果验证了所提出算法的有效性,表明该算法可直接从原数据矩阵得到相应的成分及回归系数,并易于对其进行解释.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐用懋	清华大学自动化系	60	1486	21.0	36.0
2	赵仕健	清华大学自动化系	4	64	3.0	4.0