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结构自适应自组织神经网络的研究.pdf
维普资讯
第 7期 电 子 学 报 Vol27 No7
999年 7月 {(Z { ￡f力 0N]CA SINICA July l999
结构 自适应 自组织神经网络的研究
厂 吴 郢 阎平凡
(清华大学 自动化系。北京 100084)
提【要l针对Kohonen的自组织特征映射(S[)F_M)神经网络的不足。本文把进化计算的思想用于神经网络的结
构寻优之中。提出了一种结构 自适应的自组织神经网络(SASONN)模型 SASONN基于把每个神经元看成是一个进化
群体中的一个个体的观点 构造了神经元生长(g ng)和删除(priming)的准则和方法．使得SOFM 中的神经元灾利
znigNe 。
WuYing，YanPingfan
(脚 ofAglomatlon．TsinghuaUniver~4ty．B,~ing100084)
Abstract： A new structuraladaptingsel[-organizing networknx~ddSASONN，whichcanbethoughtasanextensionof
Kohimen’sSOFM．ispresentedinthispaper．W eprovedthat。 eachr坨Llmninthenetworkhaveequalwinning frequencyin
stationarystatus．thedensityofn㈣ isproportionalofthePd fofsamplesetin．~teadofits2／3powerThe~ nlCeofevo—
lutionaryeornmputing isintroducedtonetworkoptimizationWetreateachn lr。Tlasindividualoftheevolutionarypopulation
nadconstructrul酋of n日lⅫ Igrowing andpruning．ScffnedeffectsinSOFM ，suchasinmrrectmapping，rteL!l~nlundellJ,seand
b0undaryeffectcanbe overeernde inSASONN
Keywords：Se1~organizing featuremapping network(SOFMj。Structuralaadptation。Evolutionaryccanputing
型 (growing callstructure)【t1．它 比SOFM 优越在可以 自动找
一 、 引 言
到合适的网络规模．这种结构是通过节点增长的方式来实现
Kohonen提出的自组织特征映射 (SOFM)越来越受到人 的 它不仅可以决定节点的数 目。还初步讨论了神经元间的连
们的重视，因为SOFM有诸如拓扑保持和概率分布保持的优 接方式，但算法的理论依据并不严格 D Choi＆ SPark
良特性．在越来越多的研究中发现，SOFM 中预定的网络拓扑 (1994)提出一种 自创造和自组织的神经网络模型S。O ，以
结构隐含了对结果映射的限制，通常只有在训练结束之后才 实
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