模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (2): 220-226    DOI:
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一种改进的RAN学习算法
李彬
山东大学威海分校 信息工程学院 威海 264209
山东轻工业学院 数理学院 济南 250100
An Improvement of the RAN Learning Algorithm
LI Bin
School of Information Engineering, Shandong University at Weihai, Weihai 264209
College of Mathematical and Physical Sciences, Shandong Institute of Light Industry, Jinan 250100

全文: PDF (1304 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种资源分配网络(Resource Allocating Network, RAN)的新的学习算法,称为IRAN算法.该算法通过一个包含4部分的新颖性准则来增加网络中的隐层神经元,通过误差下降速率来删除冗余神经元并采用基于GivensQR分解的递归最小二乘算法进行输出层权值的更新.通过函数逼近领域中2个Benchmark问题的仿真结果表明,与RAN,RANEKF,MRAN算法相比,IRAN算法不但学习速度快,而且可以得到更为精简的网络结构.
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李彬
关键词 RAN学习算法径向基函数隐层神经元GivensQR分解删除策略    
Abstract:An improved learning algorithm for Resource Allocating Network (RAN) is presented in this paper, which is called IRAN algorithm. It allocates hidden neurons of network by a fourpart novelty criterion, removes redundant neurons according to their error reduction rates, and updates outputlayer weights by a recursive leastsquares algorithm with GivensQR decomposition. Simulations on two Benchmark problems in the function approximation area indicate that the IRAN algorithm can provide smaller networks and consume less training time than RAN, RANEKF and MRAN algorithms.
Key wordsResource Allocating Network (RAN) Learning Algorithm    Radial Basis Function    Hidden Neurons    GivensQR Decomposition    Pruning Strategy   
收稿日期: 2004-10-14     
ZTFLH: TP183  
作者简介: 李彬,男,1979年生,硕士研究生,助教,主要研究方向为神经网络、控制理论在工程中的应用.E-mail: ribbenlee@126.com.
引用本文:   
李彬. 一种改进的RAN学习算法[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(2): 220-226. LI Bin. An Improvement of the RAN Learning Algorithm. , 2006, 19(2): 220-226.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2006/V19/I2/220
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