基于灰关联和灵敏度的BP网络隐含层结构优化

• 作者: 刘晓洋 张晓明 王芳 金玉雪
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 隐含层结构优化 灵敏度剪枝法 灰关联度 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 3055-3057,3080
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

在优化BP神经网络隐含层结构时,采用灰关联剪枝法是每次删除灰关联度小于灰关联阈值的隐节点,该方法学习时间短,但由于灰关联阈值的选取具有一定的主观性,可能会导致误删节点或不能完全删除冗余节点;而采用灵敏度剪枝法是每次只删除灵敏度最小的一个隐节点,故学习时间较长;因此,提出一种基于灰关联-灵敏度的BP神经网络隐含层结构调整算法;首先在网络前期学习过程中,采用灰关联法对隐含层节点进行“粗删”,直到剩余隐节点的灰关联度都大于动态灰关联阈值,然后在网络后期学习过程中,采用灵敏度剪枝法对隐含层节点进行“细删”,直到删除后的学习误差增大,则保留该节点,并结束学习;文章将结构优化后的神经网络应用于风电功率预测,仿真结果表明,该方法在满足学习误差要求的同时,不仅精简了神经网络结构,而且避免了灰关联剪枝法中灰关联阈值精确选取困难所带来的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王芳	太原理工大学信息工程学院	73	473	11.0	19.0
2	张晓明	太原理工大学信息工程学院	2	10	1.0	2.0
3	金玉雪	太原理工大学信息工程学院	3	19	3.0	3.0
4	刘晓洋	太原理工大学信息工程学院	2	9	1.0	2.0