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分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络研究及应用

作 者: 韩鹏
导 师: 张代远
学 校: 南京邮电大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 神经网络 权函数 有理样条 主成分分析 人脸识别
分类号: TP183
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 2次
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内容摘要


为了解决传统神经网络算法(如BP、RBF算法)中出现的局部极小、收敛速度慢等问题,文献[1]和文献[2]中作者提出了权函数神经网络的概念及其学习算法。权函数神经网络结构简单、训练速度快,不存在传统算法中的局部极小、初值敏感、收敛速度慢等问题。而且文献中的实验结果表明,权函数神经网络有着很好的逼近能力和泛化能力。本文在权函数神经网络的基础上,将分子三次、分母二次有理样条插值函数与权函数神经网络相结合,对分子三次、分母二次有理样条神经网络的网络结构进行了分析研究,确定了分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络的权函数的计算方式,并对分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络的网络误差进行了计算与推导。仿真实验表明,分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络与传统神经网络相比在训练时间以及网络精度上都有着一定的优势。文章最后将分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络应用于人脸识别技术当中,将主成分分析方法与分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络分类器相结合,并在ORL人脸数据库上进行了仿真实验,实验结果表明,相对于传统神经网络,分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络在训练时间上有着很大优势,而且其识别率更高。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-11
  1.1 本课题的研究背景  8-9
  1.2 本课题的研究内容与成果  9
  1.3 本文的组织结构  9-11
第二章 神经网络基础  11-19
  2.1 人工神经网络定义  11
  2.2 人工神经元  11-13
    2.2.1 生物神经元  11-12
    2.2.2 人工神经元模型  12-13
  2.3 人工神经网络模型  13-14
  2.4 两种常用的神经网络算法  14-18
    2.4.1 BP 神经网络算法  14-17
    2.4.2 RBF 神经网络算法  17-18
  2.5 本章小结  18-19
第三章 分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络  19-50
  3.1 权函数神经网络基础  19-21
  3.2 权函数神经网络拓扑结构与训练算法  21-22
  3.3 分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络  22-35
    3.3.1 有理插值函数  22-24
    3.3.2 有理样条插值函数  24
    3.3.3 一类分子三次、分母二次的有理样条插值函数  24-28
    3.3.4 有理样条权函数神经网络的网络结构  28-29
    3.3.5 权函数中控制参数ri 的确定  29-32
    3.3.6 有理样条权函数神经网络的误差分析  32-35
  3.4 分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络的实验仿真  35-49
    3.4.1 实验环境  35
    3.4.2 实验过程与结果  35-49
  3.5 本章小结  49-50
第四章 分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络在人脸识别中的应用  50-61
  4.1 人脸识别系统  50-51
  4.2 主成分分析方法  51-54
    4.2.1 PCA 的定义和基本计算方法  51-52
    4.2.2 PCA 在人脸识别中的应用  52-54
  4.3 基于神经网络的人脸识别方法  54-55
  4.4 分子三次、分母二次有理样条权函数神经网络分类器  55-56
  4.5 仿真实验  56-59
  4.6 本章小结  59-61
第五章 总结与展望  61-62
  5.1 总结  61
  5.2 展望  61-62
致谢  62-63
参考文献  63-65

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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