一种基于IF型侧抑制神经网络群的PITS学习算法

摘要：

构建了一种基于IF模型的侧抑制神经网络群，用以实现位置定位．采用基于H-H模型简化的IF模型构造神经网络群并基于概率密度分布进行位置定位．在神经网络群学习过程中，运用PITS(progressive interactive training scheme)方法进行参数学习，利用信息中心(IC)储存每次训练的结果，在保证输出收敛的情况下，比较跟踪结果的误差函数给出权值调整公式进行自学习．实验结果表明：基于IF模型构建的神经网络群可以实现位置定位．采用H-H模型简化的IF模型提高了学习效率和定位速度；运用PITS算法进行参数学习提高了定位精度．

关键词： 侧抑制机制 神经网络群 PITS算法

作者: 梁爽 王从庆

作者单位: 南京航空航天大学自动化学院,南京 210016

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010年中国自动化学会华东六省一市学术年会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 178-182

在线出版日期: 2010-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）