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能实现精确映射的前馈神经网络快速算法与结构设计 被引量：7
1
作者 张代远 虞厥邦 邱玉辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1999年第4期63-65,共3页
一、引言人们常用BP算法训练多层感知机,但BP算法的缺点使它在工程应用上受到了限制。尽管从理论上人们证明了对BP算法而言,如果不限制神经元的个数,则三层前馈神经网络可以以任意精度实现给定样本的映射,但对于给定的实际问题,BP算法... 一、引言人们常用BP算法训练多层感知机,但BP算法的缺点使它在工程应用上受到了限制。尽管从理论上人们证明了对BP算法而言,如果不限制神经元的个数,则三层前馈神经网络可以以任意精度实现给定样本的映射,但对于给定的实际问题,BP算法并没有具体给出确定神经元个数的计算方法,使得应用时须凭经验选择。本文正是针对BP算法的这一缺点,提出了一种基于Moore-Penrose广义逆的代数方法。该方法给出了在实现精确映射要求下,确定神经元个数的两种充分条件,并给出了具体的计算公式。这对于那些要求高精度逼近的场合无疑具有指导意义。 展开更多
关键词 前馈神经网络 精确映射 算法 网络结构 结构设计
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一种新型δ函数神经元构成的神经网络及学习算法 被引量：8
2
作者 张代远 虞厥邦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第12期80-84,共5页
本文提出一种新型δ函数神经元构成的三层前馈神经网络，其隐层中神经元采用δ变换函数而不是ｓｉｇｍｏｉｄ函数。学习算法不再采用误差反向传播（ＢＰ）算法，而是通过选定隐层与输入层之间的自由权来确定隐层与输出层间的待求权的直... 本文提出一种新型δ函数神经元构成的三层前馈神经网络，其隐层中神经元采用δ变换函数而不是ｓｉｇｍｏｉｄ函数。学习算法不再采用误差反向传播（ＢＰ）算法，而是通过选定隐层与输入层之间的自由权来确定隐层与输出层间的待求权的直接算法完成学习。这种学习算法运算速度快，不存在局部极小和收敛速度慢的问题，只要隐层δ函数神经元个数等于样本对数量就一定能完成学习，这是传统ＢＰ算法不能比拟的。计算机仿真实例表明该算法是十分有效的。 展开更多
关键词 函数 神经系统 算法 神经网络
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样条权函数神经网络的一种新型算法 被引量：13
3
作者 张代远 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1434-1437,1446,共5页
针对前馈神经网络在数值插值领域的应用场合,提出了一种新型结构的神经网络及其训练算法。网络拓扑结构简单,网络训练所需的神经元个数与样本个数无关,可以简单地表示成输入、输出样本向量维数之积。算法只需训练1层权函数。训练后的权... 针对前馈神经网络在数值插值领域的应用场合,提出了一种新型结构的神经网络及其训练算法。网络拓扑结构简单,网络训练所需的神经元个数与样本个数无关,可以简单地表示成输入、输出样本向量维数之积。算法只需训练1层权函数。训练后的权函数由三次样条函数构成,而不是传统方法(反向误差传播算法“BP”或径向基函数算法“RBF”)的常数。通过求解两组线性方程组,就可以确定具体三次样条权函数形式。不存在传统梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢、初值敏感性等问题。仿真实验说明此算法比传统算法(如BP、RBF)精度高、速度快。 展开更多
关键词 人工智能 前馈神经网络 三次样条函数 权函数 全局最小 插值
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新型P2P流媒体系统模型 被引量：2
4
作者 张代远 江丽敏 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期68-72,共5页
为了改善数据传输性能,提出了一种新型P2P流媒体系统模型(NSMP2PS),描述了NSMP2PS的体系结构和设计原理.通过引入网络编码的机制,提高了系统的数据存储转发能力.采用效率较好的节点加入算法和节点失效管理策略,有效地解决了组播树负载... 为了改善数据传输性能,提出了一种新型P2P流媒体系统模型(NSMP2PS),描述了NSMP2PS的体系结构和设计原理.通过引入网络编码的机制,提高了系统的数据存储转发能力.采用效率较好的节点加入算法和节点失效管理策略,有效地解决了组播树负载不平衡的问题;此外,该模型的节点自优化过程能保证组播树结构的优化和播放的连续性.引入了激励机制,激励更多的自私节点转发和共享资源、数据,使得数据质量和直播系统的总体性能也有所改善. 展开更多
关键词 P2P 流媒体直播 编码 应用层组播 激励机制
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一种复前馈神经网络的新算法 被引量：3
5
作者 张代远 王绍棣 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 2000年第4期36-38,84,共4页
提出了一种复三层前馈网络的新型学习算法。该算法采用的是分层优化方法 ,将隐层的非线性神经元线性化 ,线性化产生的误差通过罚项受到限制。分层优化使得每一层权值整体优化 ,而与另一层无关 ,这样使得整个优化过程更有效。
关键词 算法 神经网络 三层前馈网络
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基于分布式并行计算的神经网络算法 被引量：9
6
作者 张代远 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期386-391,共6页
为了提高计算性能(速度与可扩展性),提出了一种新颖的神经网络的并行计算体系结构和计算网络权函数的训练算法。权函数是广义Chebyshev多项式和线性函数的复合函数,只需要通过代数计算就可以求得,不需要梯度下降计算或者矩阵计算。各个... 为了提高计算性能(速度与可扩展性),提出了一种新颖的神经网络的并行计算体系结构和计算网络权函数的训练算法。权函数是广义Chebyshev多项式和线性函数的复合函数,只需要通过代数计算就可以求得,不需要梯度下降计算或者矩阵计算。各个权函数能够独立求解,可以通过并行系统采用并行算法计算。算法可以求得全局最优点,得到反映网络误差的一个有用的表达式。此外,算法在不超过权函数总数的范围内,还具有维持加速比与并行系统中提供的处理器的数量成线性增长的能力。仿真实验结果表明,本文算法的计算性能远远优于传统算法。 展开更多
关键词 神经网络 并行计算 权函数 CHEBYSHEV多项式 可扩展性
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零代价函数的前馈神经网络新算法 被引量：10
7
作者 张代远 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第10期79-80,96,共3页
文章提出一种全新的三层前馈神经网络算法,它比BP算法优越得多.新算法不再采用误差反向传播原理,而是选择一层自由权,通过求解线性方程组求得另一层待求权.新算法选择很广一类的隐层神经元函数,可以直接求得全局最小点,不存在BP算法的... 文章提出一种全新的三层前馈神经网络算法,它比BP算法优越得多.新算法不再采用误差反向传播原理,而是选择一层自由权,通过求解线性方程组求得另一层待求权.新算法选择很广一类的隐层神经元函数,可以直接求得全局最小点,不存在BP算法的局部极小、收敛速度慢等问题.新算法较BP算法快得多. 展开更多
关键词 新算法 前馈神经网络 零代价函数
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基于零代价函数神经网络的神经—模糊系统与应用 被引量：1
8
作者 张代远 吕鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第S2期208-210,共3页
以洗衣机的控制对象,提出了一种神经模糊系统,对其进行建模和控制。根据人类专家的经验提取出来的语言规则,置于模糊逻辑系统之中,并引入线性隶属函数将这些模糊规则转化成数值。这些数值(输入、输出样本对)用来作为神经网络的训练样本... 以洗衣机的控制对象,提出了一种神经模糊系统,对其进行建模和控制。根据人类专家的经验提取出来的语言规则,置于模糊逻辑系统之中,并引入线性隶属函数将这些模糊规则转化成数值。这些数值(输入、输出样本对)用来作为神经网络的训练样本。为了改善洗衣机的性能,采用的是基于零代价函数的神经网络训练算法,因此,神经网络的输出数据可以转换成模糊规则,而不存在误差。展望了神经模糊系统方法的方向和在洗衣机中的应用。 展开更多
关键词 神经网络 神经-模糊系统 建模 控制
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基于广义Чебышев多项式的新型神经网络算法 被引量：2
9
作者 张代远 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2274-2279,共6页
提出了一种基于广义Чебышев多项式的新型神经网络学习算法。对于给定的样本点,采用三次样条插值方法求得Чебышев结点处的函数值,并将Чебышев结点和对应的函数值作为新的训练样本。利用Чебышев多项式的正交... 提出了一种基于广义Чебышев多项式的新型神经网络学习算法。对于给定的样本点,采用三次样条插值方法求得Чебышев结点处的函数值,并将Чебышев结点和对应的函数值作为新的训练样本。利用Чебышев多项式的正交性,每个权函数可以表示为广义Чебышев多项式,它是最佳平方逼近多项式。与样条权函数神经网络算法相比,该算法最后表达式更简单,有利于泛化,而且每个权函数所需要存储的信息量更少。另外,提出的新算法不存在梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢的问题。最后,为了说明该算法的有效性,给出了一个实例,仿真实验说明通过提取广义Чебышев多项式的权函数,可以理解所训练的问题的内在关系,训练后的网络具有很好的泛化能力和很高的精度。 展开更多
关键词 人工智能 前馈神经网络 Чебышев多项式 权函数 最佳平方逼近 泛化
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前馈神经网络的代价函数全局最小值分析 被引量：2
10
作者 张代远 《信号处理》 CSCD 2001年第2期156-161,共6页
本文首次从理论上给出了三层前馈神经网络代价函数全局最小值的计算公式。这一计算公式在网络训练之前就可根据已知的目标样本和隐层神经元个数来确定网络代价函数的全局最小值。并指出代价函数全局最小值随隐层神经元个数的增加而单调... 本文首次从理论上给出了三层前馈神经网络代价函数全局最小值的计算公式。这一计算公式在网络训练之前就可根据已知的目标样本和隐层神经元个数来确定网络代价函数的全局最小值。并指出代价函数全局最小值随隐层神经元个数的增加而单调减小．当隐层神经元个数不小于样本个数时，网络的代价函数全局最小值将等于零。 展开更多
关键词 代价函数最小值 全局最优 前馈神经网络
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一种全新的人工神经网络算法 被引量：7
11
作者 张代远 《计算技术与自动化》 2000年第2期35-38,共4页
本文提出一种全新的人工神经网络算法 ,它与传统的 BP网络算法有着本质的不同。它不再采用传统的误差反向传播学习原理。新算法的基本原理是任选一组自由权 ,通过高斯消元法解线性方程组求得另一组待求权。因而其算法的时间复杂度是多... 本文提出一种全新的人工神经网络算法 ,它与传统的 BP网络算法有着本质的不同。它不再采用传统的误差反向传播学习原理。新算法的基本原理是任选一组自由权 ,通过高斯消元法解线性方程组求得另一组待求权。因而其算法的时间复杂度是多项式阶。将选定的自由权与求得的待求权合在一起 ,就得到所需的学习权值。新算法不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的困难 ,本文最后给出了计算机仿真实例。 展开更多
关键词 自由权 待求权 人工神经网络 学习算法
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复数神经网络的一种新型初始权值选择方法 被引量：1
12
作者 张代远 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期929-932,共4页
为了改善学习速率,提出了一种确定复数神经网络初始权值的新颖方法。初始权值不是随机给定的,而是通过计算求得。具体方法是选择一类隐层神经元的变换函数(类支集函数),将输入层和隐层之间的复数权值计算出来,保证隐层的输出矩阵是满秩... 为了改善学习速率,提出了一种确定复数神经网络初始权值的新颖方法。初始权值不是随机给定的,而是通过计算求得。具体方法是选择一类隐层神经元的变换函数(类支集函数),将输入层和隐层之间的复数权值计算出来,保证隐层的输出矩阵是满秩矩阵,并从理论上证明了这样的满秩矩阵是存在的。利用这个满秩矩阵,通过最小平方算法就可以求得隐层和输出层之间的复数权值。将这些权值作为初始权值,采用最速下降算法来对神经网络进行训练。初始权值的优化,使得该算法可以有效地提高复数神经网络的训练速度和计算精度。一个特例是当隐层神经元的个数与样本个数相等时,就可以求得代价函数值为0的全局最小点。计算机仿真实例验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 复数神经网络 高训练精度 快速学习
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一类新型改进的广义蚁群优化算法 被引量：2
13
作者 张代远 《计算机技术与发展》 2012年第6期39-44,共6页
提出了一类新型蚁群优化算法。该算法改进了概率选择函数,将概率选择函数由严格单调增函数推广为有界函数,给出了蚂蚁在某一源节点选择下一个节点的更一般的表达式。证明了算法收敛的重要定理:即对足够大的迭代次数,改进的广义蚁群优化... 提出了一类新型蚁群优化算法。该算法改进了概率选择函数,将概率选择函数由严格单调增函数推广为有界函数,给出了蚂蚁在某一源节点选择下一个节点的更一般的表达式。证明了算法收敛的重要定理:即对足够大的迭代次数,改进的广义蚁群优化算法至少找到最优解一次的概率趋近于1。提出了信息素渐近平衡原理。在信息素更新规则中,引入了信息素残留率函数、信息素增量函数。证明了渐近信息素在最优路径上将会趋于一个正数,而在非最优路径上将会趋于0。最后,计算机仿真实验结果表明,无论是获得的最优解的质量还是算法的收敛速度,文中提出的改进的广义蚁群优化算法都优于传统的蚁群优化算法。 展开更多
关键词 人工智能 蚁群优化算法 收敛性 信息素更新规则
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复数前馈神经网络的全局最优和快速学习算法 被引量：1
14
作者 张代远 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2006年第4期9-15,共7页
提出了一种新型复数前馈神经网络的学习算法。当输入层和隐层之间的权值计算出来后,就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。这些权值是全局最小点。另一方面,本文算法很容易确定全局最小点时隐层神经元的个数。本文算法... 提出了一种新型复数前馈神经网络的学习算法。当输入层和隐层之间的权值计算出来后,就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。这些权值是全局最小点。另一方面,本文算法很容易确定全局最小点时隐层神经元的个数。本文算法具有很高的训练精度和学习速度。 展开更多
关键词 复数神经网络 全局最小 高训练精度 快速学习
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新型样条权函数神经网络的云计算研究 被引量：1
15
作者 张代远 《计算机技术与发展》 2013年第7期57-61,共5页
采用权函数训练神经网络是近些年发展起来的一种算法。该算法有许多优点,例如可以直接求得全局最优点,有很好的泛化能力,训练后的权函数能够反映隐含在样本内部的有价值的信息特征等。因此进一步提高算法效率就显得十分重要。为了进一... 采用权函数训练神经网络是近些年发展起来的一种算法。该算法有许多优点,例如可以直接求得全局最优点,有很好的泛化能力,训练后的权函数能够反映隐含在样本内部的有价值的信息特征等。因此进一步提高算法效率就显得十分重要。为了进一步提高运算速度,文中将神经网络与云计算相结合,采用云计算服务对一种新型的三次样条权函数神经网络算法的性能进行了分析,提出了云计算的定义,研究了三次样条权函数神经网络算法的并行机制。结果表明,采用云计算能够大幅提高三次样条权函数神经网络算法的效率。 展开更多
关键词 云计算 人工智能 前馈神经网络 三次样条函数 权函数 全局最小 插值
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一类乘性有理样条权函数神经网络灵敏度分析
16
作者 张代远 王雷雷 《计算机技术与发展》 2016年第10期50-54,共5页
样条权函数神经网络是一种新型的神经网络,它克服了传统神经网络收敛速度慢、初值敏感、局部极小的问题。因其能精确学习给定的样本,并且结构简单、训练速度快,因此被广泛关注。结合分子三次、分母一次的有理样条函数和样条权函数神经... 样条权函数神经网络是一种新型的神经网络,它克服了传统神经网络收敛速度慢、初值敏感、局部极小的问题。因其能精确学习给定的样本,并且结构简单、训练速度快,因此被广泛关注。结合分子三次、分母一次的有理样条函数和样条权函数神经网络的优势,研究了分子三次、分母一次乘性有理样条权函数神经网络,并对其灵敏度进行了理论分析和实验仿真。通过理论分析和仿真可以看出,该神经网络具有分子三次、分母一次的有理样条和样条权函数神经网络的优越特性,在一定扰动范围内,该样条权函数神经网络的灵敏度稳定,具有很强的抗干扰能力。 展开更多
关键词 样条权函数 样条插值 神经网络 灵敏度分析
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迭加原理及其在非线性流水线调度中的应用
17
作者 张代远 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第16期76-79,139,共5页
文章提出了分析非线性流水线的迭加原理。证明了迭加原理公式的一般形式和递推形式。迭加原理可以方便地用来建立绘制非线性流水线无冲突调度状态图的规则。最后,讨论了一种特殊和重要的情形。
关键词 迭加原理 非线性流水线 状态图
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快速和高精度的前馈网络学习算法
18
作者 张代远 《电路与系统学报》 CSCD 2000年第2期43-46,共4页
本文针对三层前馈网络提出一种全新的学习算法。该法克服了传统BP算法因用梯度下降和误差逆向传播而拖慢收敛速度及易陷于局部极小的缺点。所提出的算法是代数型的，计算复杂度为多项式阶。文中给出的一个非线性时间序列训练算例表明：... 本文针对三层前馈网络提出一种全新的学习算法。该法克服了传统BP算法因用梯度下降和误差逆向传播而拖慢收敛速度及易陷于局部极小的缺点。所提出的算法是代数型的，计算复杂度为多项式阶。文中给出的一个非线性时间序列训练算例表明：新算法较BP算法在计算精度和速度方面均有大幅度提高，在网络规模变大时此算法的优点尤为明显。 展开更多
关键词 神经网络 人工智能 前馈网络学习算法
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物联网与隐私保护技术 被引量：14
19
作者 暴磊 张代远 吴家宝 《电子科技》 2010年第7期110-112,共3页
互联网不仅是人与人之间交流的平台,还将提供物与物、人与物、物与人的实时信息交流。这种全方位数字化网络称为物联网。文中主要论述用不同的技术方法保护物联网世界中用户的隐私。讨论了安全多方计算能够解决物联网中的安全问题。
关键词 物联网 安全多方计算 普适计算
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基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用 被引量：38
20
作者 郭涛 张代远 《计算机技术与发展》 2011年第6期101-103,107,共4页
目前在我国,对数据挖掘技术的研究与应用并不是很广泛。大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的各种有用的信息。基于关联规则的数据挖掘主要用于发现数据集中项目之间的联系。以超市购物为... 目前在我国,对数据挖掘技术的研究与应用并不是很广泛。大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的各种有用的信息。基于关联规则的数据挖掘主要用于发现数据集中项目之间的联系。以超市购物为例,目的在于找出顾客所购买商品之间的内在关联。利用Apriori算法的先验原理,减少Apriori算法在搜索频繁项目集时对候选式的搜索次数,并在对顾客购买的商品模型进行抽象的基础上,利用vc++与access数据库实现的算法系统,对所购买的商品之间的内在关联进行模拟分析。根据得到的数据分析出置信度较高的几种商品,通过对这些商品集中摆放,可以提高收益,从而证明改进的Apriori的实用性。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法
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