一种多模块协同参与的神经网络

• 作者: 乔俊飞 杨刚 薄迎春
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 条件模糊聚类 多模块 子网络选择
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 225-230
• 分类号: TP183
• 字数: 3671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.03.006

摘要

针对单一神经网络训练时间长、对复杂问题处理精度较低、易陷入局部极小等问题,提出了一种多模块协同参与信息处理的神经网络.该神经网络具有层级结构,基于条件模糊聚类技术对样本进行分类,根据分类结果实现对神经网络的模块划分,采用代数算法对网络权值进行求解,基于距离测度设计了处理输入信息的子网络选择方法.为提高神经网络对复杂问题的逼近能力,选择数目不等的多个子网络参与给定输入的协同处理,采取“分而治之”与“集成学习”相结合方法以提高网络的性能.实验表明,对于复杂问题,这种多模块协同参与的神经网络可以有效地提高网络的逼近精度,训练时间也优于单一网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔俊飞	北京工业大学电子信息与控制工程学院	181	1883	22.0	31.0
2	杨刚	北京工业大学电子信息与控制工程学院	5	40	3.0	5.0
3	薄迎春	北京工业大学电子信息与控制工程学院	8	58	4.0	7.0