[发明专利]基于敏感性的MADALINE神经网络构建方法及其装置在审
| 申请号： | 201410751428.X | 申请日： | 2014-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN104504441A | 公开（公告）日： | 2015-04-08 |
| 发明（设计）人： | 储荣 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06K9/66 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 211100江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于敏感性的MADALINE神经网络构建方法及其装置，选取一个足够大的正整数m作为隐层神经元数，构建一个三层MADALINE神经网络，并给定初始网络参数；利用有标记的样本集训练神经网络直到代价函数收敛到某个给定的很小的阈值e，得到经过训练的分类器；计算隐层神经元的敏感性，并按照敏感性由小到大排序；去掉敏感性最小的隐层神经元，得到新结构的MADALINE神经网络；对新的MADALINE神经网络在原有参数的基础上再次使用有标记的样本集进行训练；取隐层神经元数最小且能收敛的MADALINE神经网络网络结构为最终的网络结构，其网络为最终输出的分类器。本发明可以有效提高神经网络构建效率，并提高MADALINE神经网络的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 敏感性 madaline 神经网络 构建 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
一种基于敏感性的MADALINE神经网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤：（S101）选取一个足够大的正整数m作为隐层神经元数，构建一个三层MADALINE神经网络，并给定初始网络参数；（S103）利用有标记的样本集训练神经网络直到代价函数收敛到某个给定的很小的阈值e（e取值小于10的‑2次方），得到经过训练的分类器；（S105）计算隐层神经元的敏感性，并按照敏感性由小到大排序；（S107）去掉敏感性最小的隐层神经元，得到新结构的MADALINE神经网络；（S109）对新的MADALINE神经网络在原有参数的基础上再次使用有标记的样本集进行训练，如果代价函数能够收敛到某个很小的阈值e，则得到经过参数更新的分类器并重复步骤（S107）、（S109）；如果不能收敛则进入下一步；（S111）取隐层神经元数最小且能收敛的MADALINE神经网络网络结构为最终的网络结构，其网络为最终输出的分类器。
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