利用二阶网络和判别分析建立分层混合专家模型

• 作者: 张继宾 曹柳林
• 来源期刊: 鞍山科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 二阶神经元网络 判别分析法 分层混合专家 专家 门网
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 350-354
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 2930字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1048.2007.04.005

摘要

利用多层二阶神经元网络快速收敛及逼近连续函数的良好性质,并结合判别分析思想,构建了一种新的分层混合专家结构模型.这种结构模型选用二阶网络作为专家模块,可调权值数量适中,收敛速度快;它首次引入判别分析统计方法,并借鉴模块化设计理念,构建了无训练参数的组合门网模块.专家和门网模块的改进与设计,从根本上降低了分层混合专家网络的训练难度,提高了网络的训练速度和泛化能力.对典型非线性pH值混合槽实例进行了实验,结果表明,在相同的终止条件下,与目前常用的结构模型相比,新型结构模型的收敛速度和泛化能力都得到了显著的提高,验证了新模型在函数逼近应用中的良好特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹柳林	北京化工大学信息科学与技术学院	59	516	13.0	20.0
2	张继宾	北京化工大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0