【摘 要】
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针对递归RBF神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于递归正交最小二乘(recursiveorthogonalleastsquares,ROLS)算法的结构设计方法。首先,利用ROLS算法来计算隐含层神经元
【机 构】
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北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61533002, 61603012),北京市教育委员会科研计划项目(KM201710005025).
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针对递归RBF神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于递归正交最小二乘(recursiveorthogonalleastsquares,ROLS)算法的结构设计方法。首先,利用ROLS算法来计算隐含层神经元的独立贡献度和损失函数,以此判断增加或归为不活跃组的神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,并且利用奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)决定最佳的隐含层神经元个数,以此来删除不活跃组中相对不活跃的神经元,有效地解决了递归RBF神经网络结构冗余和难以自适应问题。其次,利用
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