一种局部回归神经网络的在线学习算法

• 作者: 姚天任 江小平
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 局部回归神经网络 在线BP算法 信号流图
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2068字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2005.05.001

摘要

针对目前局部回归神经网络误差函数在线计算复杂的缺陷,利用信号流图(SFG)基本理论,通过分析信号流图(SFG)和转置信号流图(ASFG),将神经网络的误差导数的信号流图(SFG)和转置信号流图(ASFG)分别级联在原始信号流图(SFG)和转置信号流图(ASFG)上,构成单输出自回归神经网络.依据因果非线性时变系统流图计算仅仅与网络拓扑结构有关的理论,推导了一种与网络结构无关的在线后向BP学习算法,较好地解决了对任意结构的局部回归神经网络的在线学习问题.仿真结果表明了本算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚天任	华中科技大学电子与信息工程系	49	670	15.0	24.0
2	江小平	华中科技大学电子与信息工程系	8	37	4.0	6.0