基于半監(jiān)督學習SSL算法的動態(tài)神經網絡結構設計
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針對神經網絡初始結構的設定依賴于工作者的經驗、自適應能力較差等問題，提出一種基于半監(jiān)督學習（SSL）算法的動態(tài)神經網絡結構設計方法。該方法采用半監(jiān)督學習方法利用已標記樣例和無標記樣例對神經網絡進行訓練，得到一個性能較為完善的初始網絡結構，之后采用全局敏感度分析法（GSA）對網絡隱層神經元輸出權值進行分析，判斷隱層神經元對網絡輸出的影響程度，即其敏感度值大小，適時地刪減敏感度值很小的神經元或增加敏感度值較大的神經元，實現(xiàn)動態(tài)神經網絡結構的優(yōu)化設計，并給出了網絡結構變化過程中收斂性的證明。理論分析和Matlab仿真實驗表明，基于SSL算法的神經網絡隱層神經元會隨訓練時間而改變，實現(xiàn)了網絡結構動態(tài)設計。在液壓厚度自動控制（AGC）系統(tǒng)應用中，大約在160 s時系統(tǒng)輸出達到穩(wěn)定，輸出誤差大約為0.03 mm，與監(jiān)督學習（SL）方法和無監(jiān)督學習（USL）方法相比，輸出誤差分別減小了0.03 mm和0.02 mm，這表明基于SSL算法的動態(tài)網絡在實際應用中能有效提高系統(tǒng)輸出的準確性。
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