中央高校基本科研业务费专项资金(3142013021)
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
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- 双输入样条神经网络权值与结构确定算法被引量：2
- 2014年
- 基于样条函数逼近理论构建了以样条函数乘积为隐层神经元激励函数的三层双输入样条神经网络。该网络依据输入变量的空间结构,实现了训练数据的网格化划分,网络结构可随训练数据和网格划分数的变化进行相应调整,生成的权值矩阵做到了一步直接确定。仿真实验表明,双输入样条神经网络具有较高的建模精度,较短的运行时间,有效确定了训练数据网格划分数与网络结构的关系。
- 杨文光钟云香李强丽张军
- 关键词：样条函数前馈网络权值直接确定网络结构
- 高斯型模糊前向神经网络
- 2014年
- 利用高斯型隶属函数和采样数据得到了三层模糊前向神经网络。该网络模型利用权值直接确定法得到了最优权值,并依据采样数据中的插值样本较好确定了单隐层神经元个数。该网络是近似插值神经网络。仿真实验表明,高斯型模糊前向神经网络具有逼近精度高、网络结构简单、良好的去噪性和实时性高等优点。
- 杨文光许璐闫守峰
- 关键词：前向神经网络权值直接确定法
- 基于工科专业特色的线性代数案例教学研究被引量：2
- 2015年
- 本文针对应用型本科院校工科专业线性代数教学的特点,阐述了实施案例教学的必要性。提供了实施案例教学的不同类型的方法,以期有效提高线性代数课程的教学质量。
- 韩元良杨文光
- 关键词：线性代数工科专业案例教学多媒体教学
- 幂激励前向神经网络改进下的瓦斯涌出量预测
- 2014年
- 结合SPSS软件的最大方差旋转的因子分析法,设计出依据较少数据进行扩充丰富的随机调和算法,改进了双输入幂激励前向神经网络.该算法有效地解决了幂激励前向神经网络在采样数据较少情况下预测精度偏低的问题,改进的双输入幂激励前向神经网络需要利用权值直接确定法和最优结构法确定最优结构,然后利用随机调和算法在有限采样数据下生成大量训练数据,随之确定最终网络的最优权值,最后在给定次数的循环下确定验证数据的预测值.数值仿真结果表明该算法具有较高的预测精度.
- 杨文光林连海严哲张军
- 关键词：瓦斯涌出量
- 模糊前向神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用被引量：7
- 2013年
- 为解决多输入单输出数据集的建模预测问题,提出一种基于Mamdani型模糊系统和前向神经网络的模糊神经网络,实现了瓦斯涌出量的建模预测.首先由采样数据生成模糊规则,明确了前向神经网络的网络结构.在Mamdani型模糊系统中提取出了隐含层神经元激励函数,并据此确定了模糊前向神经网络的表达式.然后对BP学习算法进行了改进,得到了权值直接确定的矩阵式.最后在瓦斯涌出量预测中,利用主成分分析法选取了较为重要的3个因素.仿真实验表明模糊前向神经网络具有较高的建模和预测精度.
- 杨文光高艳辉王清
- 关键词：权值直接确定瓦斯涌出量
