泛函网络代数理论与学习算法及泛化能力研究

项目名称： 泛函网络代数理论与学习算法及泛化能力研究

项目编号： No.61165015

项目类型： 地区科学基金项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 周永权

作者单位： 广西民族大学

项目金额： 47万元

中文摘要： 泛函网络是类似于人工神经网络的新型网络模型，与神经网络所不同的是泛函网络不是权值的学习，而是结构和参数的学习。本项目把泛函网络作为数学的一种"可视化（Visual）"手段，把泛函网络形式归结为某些数学形式或结构，采用数值代数的方法，提出一种实泛函网络代数算法通用公式，该算法能准确地获得全局最优值。然后，引入复数泛函神经元概念，给出复数泛函网络的构造方法，提出一种复数泛函网络神经元Hebb型学习算法,该算法基于TLS准则，而不是常用的LS或LMS准则。其次，针对目前泛函网络结构和参数学习还没有一行之有效的评价准则，基于实、复数编码遗传算法原理，分别提出一种实、复值泛函网络结构学习R-平方评价准则，该方法实现能用较小的网络规模获得更满意的泛化特性。最后,针对目前泛函网络神经元基函数选取没有理论指导，提出用t检验法来提高网络泛化能力的方法。为进一步完善泛函网络的数学理论和拓宽其应用范围奠定基础。

中文关键词： 泛函神经元；学习算法；拓扑结构；泛函网络；智能优化

英文摘要：

英文关键词： Functional neuron；Learning algorithm；Topology structure；Functional network；Intelligence optimization