一类变结构BP神经网络模型的仿真算法研究
神经网络模型是一种非常有效的数据处理工具,但是存在结构确定困难的缺点。本文针对这种神经网络算法的主要缺点,提出了变结构神经网络模型,此模型针对神经网络的隐节点增加了决策变量,通过对此决策变量进行松弛,而采用BP梯度算法在确定神往网络结构的同时,确定网络参数。将此模型应用于电缆的状态监测过程中,因为电缆的状态监测是时序数据,针对不断变化的数据,本模型体现了较好的适应性。
神经网络 BP算法 电缆状态监测 决策变量 网络模型
张铁岩 王承民 孙秋野 张化光
东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004 上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系,200030,上海
国内会议
南京
中文
212-215
2007-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）