神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)的幾個問題研究及其在人臉識別中的應(yīng)用.pdf

1、該文研究了工程上常用的三層B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用構(gòu)造性的方法證明了B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局逼近能力,并且給出了構(gòu)造幾乎最小隱節(jié)點的算法,從而在理論上為B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用提供了依據(jù).針對呈現(xiàn)層次特征的應(yīng)用領(lǐng)域,該文提出了相應(yīng)的層次徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Hierarchical RBFN),并且證明了HRBFN是一個全局逼近器.HRBFN更適合于具有層次結(jié)構(gòu)的應(yīng)用領(lǐng)域,并且HRBFN還能夠部分消除使用RBFN會造成隱節(jié)點隨著輸入變量數(shù)目增加而急劇增多

2、的問題.模糊系統(tǒng)可以以兩種方式應(yīng)用于非線性系統(tǒng)辨識:串并聯(lián)方式和并聯(lián)方式.該文研究了串并聯(lián)方式模糊系統(tǒng)的數(shù)字逼近特性,得出結(jié)論:當模糊規(guī)則數(shù)等于樣本數(shù)時,已經(jīng)可以實現(xiàn)精確插值,因此模糊規(guī)則條數(shù)不能超過樣本數(shù)目,否則將冗余,并可能引起振蕩,削弱模糊系統(tǒng)的泛化能力.此外還研究了系統(tǒng)逼近誤差和初始狀態(tài)誤差對串并聯(lián)模糊系統(tǒng)性能的影響,指出:只要模糊系統(tǒng)逼近實際系統(tǒng)足夠好,即使兩者之間存在初始狀態(tài)誤差,模糊系統(tǒng)仍能良好工作.對于以并聯(lián)方式進行非線