神经元网络鲁棒能量函数的构造原理

被引：3

作者：

李银国

曹长修

机构：

[1] 重庆建筑高等专科学校

[2] 重庆大学自动化研究所

来源：

模式识别与人工智能 | 1996年 / 9卷 / 01期

关键词：

人工神经元网络; 学习算法; 鲁棒性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

本文分析了MLP网络常用的LS型能量函数和BP算法在随机非线性函数逼近中的局限性,由此提出了"学习强度"、"误差中心曲面"等新概念.基于一个结构性定理,本文给出了构造能抵抗噪声干扰的特殊能量函数的一般方法.仿真结果证实,加入噪声后,基于鲁棒能量函数的新算法,在收敛率、平稳性和鲁棒性方面,明显优于通常的BP算法.

引用

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