輸入空間自?xún)?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及其在車(chē)型識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于生理學(xué)的仿生模型，近年來(lái)，越來(lái)越多的應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，尤以模式識(shí)別最為成功。但絕大多數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，是在其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變的前提下，僅對(duì)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。也有少部分具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化思想的網(wǎng)絡(luò)，即級(jí)聯(lián)相關(guān)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)剪枝，對(duì)輸入空間進(jìn)行優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還未見(jiàn)報(bào)道。 本文提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自?xún)?yōu)化的新理念，并主要介紹輸入空間自?xún)?yōu)化的概念及輸入空間自?xún)?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想和基本算法。用Matlab6.5編寫(xiě)了輸入空間自

2、優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序，并將輸入空間自?xún)?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于高速公路的汽車(chē)車(chē)型的分類(lèi)中，提高了車(chē)型分類(lèi)的正確率，同時(shí)也降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算量，解決了實(shí)際問(wèn)題。 與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，本文的主要貢獻(xiàn)在于：(1)提出了自?xún)?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。1990年A.E.Fahlman和C.Lebiere提出了“級(jí)聯(lián)相關(guān)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)”、1990年Y.LeCun等提出了“最佳腦損壞”、1992年B.Hassibi等提出了“最佳腦手術(shù)”，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)

3、的層次隨著算法自動(dòng)的調(diào)節(jié)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出達(dá)到最小的誤差。實(shí)際上，這幾種網(wǎng)絡(luò)給出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自?xún)?yōu)化的思想，本文將具有這種功能的網(wǎng)絡(luò)歸納為結(jié)構(gòu)自?xún)?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱(chēng)自?xún)?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 (2)提出了一種新的自?xún)?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即輸入空間自?xún)?yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它不但能夠優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，同時(shí)也能優(yōu)化輸入空間。在不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入空間的同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)也不斷的變化，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)結(jié)果達(dá)到最優(yōu)化。 (3)本研究將輸入空間自?xún)?yōu)化神