CAJ | 학술논문

在自组织模糊神经网络(SOFNN)算法的基础上提出了一种基于熵判据的改进算法.依据动态自适应方式建立模糊神经网络,采用误差均方根判据和误差熵判据相结合的修剪策略,对网络进行剪裁,去掉对网络输出贡献小的节点.算法的主要优点在于:能够自动地决定神经模型的结构并得出模型的参数,而不需要对神经网络和模糊系统有深入的理论知识,算法具有非常高的预测精度,并且通过修剪策略提高网络的泛化能力.应用该算法对典型的混沌时间序列Mackey-Glass序列进行了研究,结果表明,应用新的修剪策略后,算法精度及泛化能力进一步提高,并且需要的先验知识少,更适合于实际应用.
재자조직모호신경망락(SOFNN)산법적기출상제출료일충기우적판거적개진산법.의거동태자괄응방식건립모호신경망락,채용오차균방근판거화오차적판거상결합적수전책략,대망락진행전재,거도대망락수출공헌소적절점.산법적주요우점재우:능구자동지결정신경모형적결구병득출모형적삼수,이불수요대신경망락화모호계통유심입적이론지식,산법구유비상고적예측정도,병차통과수전책략제고망락적범화능력.응용해산법대전형적혼돈시간서렬Mackey-Glass서렬진행료연구,결과표명,응용신적수전책략후,산법정도급범화능력진일보제고,병차수요적선험지식소,경괄합우실제응용.