Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法研究.pdf

1、Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有快速學(xué)習(xí)能力和強(qiáng)非線性處理能力的高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已應(yīng)用于模式識(shí)別、信號(hào)處理、圖像處理等智能化信息處理領(lǐng)域。和其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能主要依靠收斂速度更快，學(xué)習(xí)效果更優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。 鑒于此，本文對(duì)Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法做了深入的研究，主要內(nèi)容及結(jié)果如下： 第一，分析Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已有的常用學(xué)習(xí)算法，并總結(jié)各種學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。

2、 第二，提出一種混合遺傳學(xué)習(xí)算法(Hybrid Genetic Algorithm，HGA)，將具有全局搜索能力的遺傳算法和具有局部搜索能力的單純形法(simplex Method)結(jié)合起來。并對(duì)混合遺傳學(xué)習(xí)算法的收斂性進(jìn)行了分析。 第三，基于田口方法(Taguchi Method)，提出了一種Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法，該方法使用混合遺傳學(xué)習(xí)算法對(duì)Pi-Sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化的同時(shí)，利用田口方法增強(qiáng)