有一定物理基础的神经网络及其泛化技术研究

项目名称： 有一定物理基础的神经网络及其泛化技术研究

项目编号： No.71171151

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 管理科学与工程

项目作者： 胡铁松

作者单位： 武汉大学

项目金额： 43.6万元

中文摘要： 过学习与泛化能力差是神经网络研究的焦点和难点问题，充分利用复杂研究对象中部分物理过程的已知动力学性，建立有一定物理基础的神经网络模型是揭示研究对象内在机理的客观要求，也是改善神经网络泛化性能的必然途径。申请项目以土壤墒情预测问题为背景，采用数值模拟与室内试验、野外田间试验相结合的研究方法，借鉴通用学习网络的建模技术，建立有一定物理基础的神经网络，诠释隐元输出与网络参数的物理含义，探讨动力学特性对神经网络泛化误差、训练误差、样本数与网络规模的影响机理，提出动力学特性约束条件下的监督学习算法、正则化项构造方法以及样本采集技术，研究利用根系吸水过程、降雨入渗过程中的动力学特性来缓解墒情预测神经网络训练中存在的过学习问题。它的研究将实现神经网络由黑箱子模型向有一定物理意义模型的转变，为从本质上改善网络泛化性能提供新的有效途径。

中文关键词： 神经网络；先验知识；物理基础；；

英文摘要：

英文关键词： neural network；prior knowledge；physical based；；