神经网络分类器 - 360文档中心

CPN神经网络

三.CPN网络学习和工作规则
假定输入层有N个神经元，P个连续值的输入模式为 Ak (a1k , a2k , aNk )，竞争层有Q个神经元，对应的二值输出向量为 Bk (b1k ,b2k , bQk ) ，输出层有M个神经元，其连续值的输出向量为 C'k (c1'k ,c2'k , cM'k ) ，目标输出向量为
N
Wg max aik w ji max s j
j1,2, ,Q i1
j1,2, ,Q
将神经元g的输出设定为1，其余竞争层神经元的输出设定为0：
1 b j 0
jg jg
(6)将连接权向量 Wg 按照下式进行修正：
wgi(t 1) wgi(t) (aik wgi(t)) i 1,2, , N
二.CPN网络结构
CPN网络的基本思想是，由输入层至输出层，网络按照SOM学习规则产生竞争层的获胜神经元，并按这一规则调整相应的输入层至竞争层的连接权；由竞争层到输出层，网络按照基本竞争型网络学习规则，得到各输出神经元的实际输出值，并按照有教师型的误差校正方法，修正由竞争层到输出层的连接权。经过这样的反复学习，可以将任意的输入模式映射为输出模式。
if P(i,:)==[0 0 0] P(i,:)=P(i,:);
else P(i,:)=P(i,:)/norm(P(i,:));
end end
四.CPN神经网络实例
%开始训练 while epoch>0 for j=1:29
%归一化正向权值w for i=1:13 w(i,:)=w(i,:)/norm(w(i,:)); s(i)=P(j,:)*w(i,:)'; end

基于权值与结构确定法的单极Sigmoid神经网络分类器张雨浓

Journal of Computer Applications 计算机应用，2013，33( 3) : 766 － 770，809 文章编号： 1001 － 9081 （ 2013 ） 03 － 0766 － 05
ISSN 1001-9081 CODEN JYIIDU
2013-03-01 http: / / www． joca． cn doi： 10． 3724 / SP． J． 1087． 2013． 00766
0
引言
使用单极 Sigmoid 函数作为隐层神经元激励函数的 BP
类实验。具体来说，该神经网络分类器采用了基于伪逆思想的权值直接确定（ Weights Direct Determination， WDD ）法
［8 － 9 ］
，用来确定单极 Sigmoid 激励函数神经网络分类器的权
( School of Information Science and Technology， Sun Yatsen University， Guangzhou Guangdong 510006 ， China)
*
Abstract: A neural network classifier with the hidden neurons activated by unipolar Sigmoid function was constructed and investigated in this paper． The thresholds of hidden neurons and weights between the input layer and the hidden layer of the neural network were randomly generated． The psedoinversetype Weights Direct Determination ( WDD) method was applied to determining the weights between the hidden layer and the output layer． Moreover， a Structure Automatic Determination ( SAD) algorithm with pruningwhilegrowing and twicepruning policies was proposed to determine the optimal structure of the neural network． The numerical experimental results demonstrate that the SAD algorithm can determine the optimal structure of the neural network quickly and effectively and the neural network classifier has a satisfactory performance． Key words: unipolar Sigmoid function; neural network classifier; Weights Direct Determination ( WDD ) method; numerical experiment

基于最小分类错误训练的神经网络分类器设计

基于最小分类错误训练的神经网络分类器设计
张江安杨洪柏林良明，颜国正，，
（．海交通大学电子信息学院，海２０３；２上海交通大学机械工程学院）１上上０００．
ＭＬＰ分类器性能的目的，且简化了它的设计过程．而
关键词：多层感知器；模式分类器；最小分类错误训练中图分类号：９．ＴＰ３１４文献标识码：Ａ
ＤｅｓｇｎｏｆＮｅｕａｌＮｅｔｏｒａｓｉｉｉｒｗｋｓＣｌｓｆｅｒＢａｓｉｉｕｅｄｏｎＭｎｍｍＣＩｓｃｉｒａｉｉｇａｓａｔＯｎＥｒｏｒＴｒｎｎ
ｐｔｅｎｃａｓｆｅ，ｗｈｃａｅｎｍｕｃａｓｆａｉｎｅｒｒｒｔｓａｂｅｔｖ．Ｉｌｉｒｖｈｌｓｉａｔｒｌｓｉｉｒｉｈｔｋｓｍｉｉｍｌｓｉｃｔｏｒｏａｅａｎｏｊｃｉｅｔｗｉｌｍｐｏｅｔｅｃａｓ— ｉ
２ＳｈｏｆＭｅｈｎｃｌＥｎ．，ＳａｇａｉｏｏｇＵｎｖ）．ｃｏｌｏｃａｉａｇｈｎｈｉａｔｎｉ．Ｊ
Ａｂｓｒｔ：Ａｎｍｐｒｅｓｇｎｔａｃｉｏｖｄｄｅｉｍｅｈｏｏｐａｔｎｃａｓｆｅｓｄｏｎｔｄｎｔｅｒｌｓｉｉｒｂａｅｍｕｌｉｌｙｅｐｒｅｒｔ－ａｒｅｃｐｔｏｎｓ（ＬＰ）ｂＭｍｅａｓｏｉｉｕｍｌｓｆｃｉｒｎｆｍｎｍｃａｓｉｉａｔｏｎｅｒｏｒ（ＣＥ）ｔａｎｉｇｗａｏｐｏｓｄ．ＭＣＥｒｎｎｇｉｓｇｎｍｅｈＭｒｉｎｓｐｒｅｔａｉｉｓａｄｅｉｔｏｄｏｆ

一个基于相关反馈的神经网络音乐情感分类器构建算法

中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４
Ａｕｉｍｏｉｎｃａｓｆｅｏｓｒｃｉｎａｇｒｔｍｆｎｕａｍｓｃｅｔｏｌｓｉｒｃｒｌ
ｎｔｒａｅｎｒｌｖｎｔｆｅｂｃｅｗｏｋｂｓｄｏｅｅａｅｄａｋ
ｖｄｓｔｅｓｌｔｎｂｉｈｃｍｐｔｒｎｅｓｎｓｔｅｅｔｎＭｅｈｄＴｉｐｐｒｂｇｎｔｅａａｙｉｏｅｉｅｏｕｉｙｗｈｃｏｕｅｄｒｔｄｍｏｉ．ｔｏｓｈｓａｅｅｉｓｗｉｔｎｌｓｓｆｔｈｏｕａｈｏｈｈｈｅｉｔｇｍｕｉｅｔｎｍｏｅｓｈｅｅｍｕｉｍｏｉｎｃａａｔｒｓｃｉｅｔａｔｄ，ａｄｔｅｍｕｉｍｏｉｎｃａｓｆｘｓｉｓｍｏｉｄｌ．Ｔｎｔｓｃｅｔｈｒｃｅｉｓｘｒｃｅｎｃｏｈｏｉｔｎｈｓｃｅｔｌｓｉ — ｏｉｅｅｃｎｔｃｅａｅｎｎｕａｅｒｓｒｒａｏｓｕｔｄｂｓｄｏｅｒｌｔｋ，ｗｉｈｉｔｉｅａｅｎｔｅｒｈｅｏｄａｂｌｄｉｅｄｔｂｓｒｎｗｏｈｃｓｒｎｄｂｓｄｏｇｔｃｒｓｔｔａｅｅｎｔａａａｅａｈｉｒｈｌｈｂｅｅａｔｆｅｂｃｙｒｌｖｅｄａｋ，ｕｔｈｒｏａｅｏａｎｎａｌｌｓｉｃｔｎｉｔｉｅｔｉａｇ．ｓｌＴｅｎｎｉｔｅｅｒｒｒｔｆｔｉｉｇｓｍｐｅｃａｓａｉｓｗｉｎａｃｒａｎｒｎｅＲｅｕｔｌｒｉｆｏｈｓｈｃａｓｉａｉｎａｃｒｃｏｎｓｔ９ｌｓｉｃｔｃｕａｙａｕｔｏ８％ｔｅｔｓｓｐｅ．ｈｌｓｉｅｓａｅｃｎｔｃｅｎｈｓｃｃｉｓａｅｆｏｍｏｔｅｔａｌｓＴｅｃａｓｉｒｒｏｓｔｄａｄｔｅｍｕｉｌｒｈｍｆｕｒｐｌｅｅ．ｎｌｓｏＴｅｒｓｌａｅｕｅｏｏｅｕｉｍｏｉｎｒｃｇｉｏｎｌｓｉｃｔｎａｅｂａｌｄＣｏｃｕｉｎｈｅｕｔｃｎｂｓｄｔｔｒａｄｏｅｔｅｏｎｔｎａｄｃａｓａｉｒａ，ａｄｉｉｓｈｏｉｉｆｏｎｔｓｔｅｆｕｄｔｎｏｓｃｅｔｎｒｔｉｖ．ｈｏｎａｉｆｍｕｉｍｏｉｅｒａｏｏｅ１

基于BP神经网络的通信信号分类器的设计

０引言
近年来兴起的人工神经网络，别是使用Ｂ特Ｐ算法（ｒｒａｋＰｏａａｏ）神经网络多层感知Ｅｒｃｒｐｇｔｎ的ｏＢｉ器模型以其独到的并行分布式处理、联想记忆、良好的自组织、自学习能力，以及良好的容错性、鲁棒性、极强的非线性映射能力，其在许多领域都得到了使
知器，所谓３即输入层，层隐层，出层 ¨ 。输Ｊ
收稿日期：２１００—０２４— ７
出误差以某种形式通过隐层向输人层反传，并将误
差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即为修正各单元权值的依
作者简介：陈斌（９９一，，１７）男硕士研究生，研究方向为军事指挥信
ＣＮＢｎ．Ｌｕｊ，ＬｉＡＩＭｉＨＥｉＩＬ－ｉＩＨｕ，Ｃｎ
（ｕｏｒｎｈ，ａｙＣｍｍａｄＩｓｔｔｆＬＮｎｉｇ２０，ｈｎ）ｅｋｕＢａｃＮｖｏｎｎｔｕｅｏＡ，ａｊｎ１８０ＣｉａｉＰ１
息系统．— ２－－ —
对于输出层，Ｏ＝（ｅ）有厂ｎｔ
出向量）
＝１２３ …ｌ０，，，（输
隐层的权值）
以上两式中，转移函数）均为单极值Ｓｍｉｉｏｇｄ
ｎｅ＝∑ ｔ
＝
ｏ
隐层到输出层的输出向量）
忍：吁
；：１２３ …ｚ，，，（表示输入层到
实现得出３个信号的一些特征数据，如表ｌ所示。

PNN神经网络

概率神经网络（PNN）一、引言概率神经网络它主要用于模式分类，是径向基网络的一个分支，是基于贝叶斯策略前馈神经网络。

它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。

从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。

二、PNN结构该神经网络与GRNN类似由输入层、隐含层和输出层组成。

输入层将变量传递给隐含层，但不进行计算，因此该层只起传输数据的作用。

隐含层中的神经元个数等于训练集样本个数，该层的权值函数为欧式距离函数，用||dist||表示，其作用是计算出网络输入与输入层权重IW1,1之间的距离及阈值，阈值用b1表示。

隐含层传递函数为径向基函数，采用高斯函数作为网络的传递函数。

输出层为竞争输出，各神经元依据Parzen方法来球和估计各类的概率，从而竞争输入模式的响应机会，最后仅有一个神经元竞争获胜，这样获胜的神经元即表示对输入变量的分类。

在数学上，PNN结构的特性，可在高维数据空间中解决在低维空间不易解决的问题。

也因此其隐含神经元较多，但隐含层空间的维数和网络性能有着直接的关系，维数越高，网络的逼近精度越高，但带来的负面后果是网络复杂度也随之提高。

三、算法步骤（1）确定隐含层神经元径向基函数中心设训练集样本输入矩阵P和输出矩阵T111211112121222212221212P=,T=m m m m n n nm k k km p p p t t t p p p t t t p p p t t t ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 其中，ij p 表示第j 个训练样本的第i 个输入变量；ij t 表示第j 个训练样本的第i个输出变量；n 为输入变量的维度；k 为输出变量的维度；m 为训练集样本数。

隐含层的每个神经元对应一个训练样本，即m 个隐含神经元对应的径向基函数中心C P '=（2）确定隐含层神经元阈值m 个隐含神经元对应的阈值为：111121[,,,]m b b b b =111210.8326m b b b spread==== spread 为径向基函数的扩展速度。

基于双神经网络分类器的脱机手写体汉字识别

的笔顺、笔划起停、笔划方向等重要信息因而比联机
识别的难度要大得多】由于特征空间分布十分。
复杂，目前还没有找到完全可分的特征映射及相应的曲面，现有的方案多是基于小字符集的研究，且分类器种类繁多，石繁槐等采用基于支持向量机（ｕｐｒＶｃｒａｈｅＳＭ）Ｓｐｏｅｔｃｉ，Ｖ的分类决策方法，ｔｏＭｎ在
现并行处理，提高了分类器的效率。本文所采用的ＢＰ网络为４层神经网络，网络训练过程见图２字符通过不同的特征提取手段得，
到２组特征向量，这２组向量分别对２个神经网用络进行训练，练的过程遵循梯度下降原则。训练训完成的网络就可以按着图１ｂ所描述的那样，行（）进文字识别。
作为生活中交流、记述的主要方式，大量的汉字
文档需要进行整理、查询、统计和分析，实现电子化中文文档的自动识别可以大大提高工作效率，因而
汉字文档自动识别研究具有重要意义。目前印刷体汉字识别系统已经走出实验室，入到办公自动化加产品的行列¨ ；机手写体汉字识别已趋于成熟，联有许多项产品产业化，汉王笔、ｏｏｏ如Ｍｔｌ笔等；ｒａ慧而脱机手写体汉字识别因其自身的复杂性，使得系统实现具有很大的困难，目前还没有十分成熟的产品，是一门待发展的技术，因此成为了国内外研究的热点。
歌（９４）西北工业大学硕士研究生，１８一，主要从事信息处理模式识别研究。

一种神经网络集成分类器在暂态稳定评估中的应用

பைடு நூலகம்
征矩阵进行属性约简的基础上，用装袋策略构造集成神经网络分类器来提高分类准确率．新英格兰ｌ应在０机３９
节点系统中的应用验证了该分类器的分类准确率较普通神经网络分类器有较大的提高、
关键词：工神经网络；态稳定；人暂特征矩阵；袋策略；成分类器装集中图分类号：Ｍ１Ｔ７２文献标识码：Ａ
ｓｔ，ｐｅｅｔａｎｗｅｓｍｂｅｃａｓｆｒｗｈｃａｍｐｏｅｔｅｒｌｂｌｙｏＳｅｓｒｓｎｓｅｎｅｌｌｓｉｅｉｈＣｉｒｖｈｅｉｉｔｆＡ．ＴｅｃａｓｆｒｉｂｉｔｈａｇｎｉｎａｉＴｈｌｉｅｕｌｗｉｔｅｂｇｉｇｓｉｓｔｈｍｅｈｄＩｐｌａｉｎｏｔｅＮｅｇａｄ１一ｃｉｅ３一ｓＰｗｅｙｔｍｓｄｍｏｓｒｔｔｖｉｉｏＳｒｂｅｔｏ．ｔａｐｉｔｓｔｈｗＥｎｌ０Ｍａｈｎ９ＢｕｏｒＳｓｅｅｎｔａｅｉａｄｔｆｒＡｐｌｍｓｓｃｏｎｓｌｙＴｏ
Ｖｏ．，．１４Ｎｏ１Ｍａ．．０ｏｉ２６ｒ
２００６年３月
文章编号：６２— ５８２０）ｌ０００１７２５（０６０一０７— ７
种神经网络集成分类器在暂态稳定评估中的应用