神經網絡、模糊系統(tǒng)的幾個問題研究及其在人臉識別中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、該文研究了工程上常用的三層B樣條神經網絡,采用構造性的方法證明了B樣條神經網絡的全局逼近能力,并且給出了構造幾乎最小隱節(jié)點的算法,從而在理論上為B樣條神經網絡的使用提供了依據.針對呈現層次特征的應用領域,該文提出了相應的層次徑向基神經網絡(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構的應用領域,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)可以以兩種方式應用于非線性系統(tǒng)辨識:串并聯方式和并聯方式.該文研究了串并聯方式模糊系統(tǒng)的數字逼近特性,得出結論:當模糊規(guī)則數等于樣本數時,已經可以實現精確插值,因此模糊規(guī)則條數不能超過樣本數目,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.對于以并聯方式進行非線

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