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J-GLOBAL ID：201702262751813778   整理番号：17A1521687

灰色関係-寄与度低減法に基づくニューラルネットワークの構造最適化【JST・京大機械翻訳】

Structure optimization of neural network based on grey correlation-contribution pruning method

著者 (4件)： Liu Xiaoyang (太原理工大学 信息工程学院,山西 晋中,030600) ,  Tian Jianyan (太原理工大学 信息工程学院,山西 晋中,030600) ,  Wang Fang (太原理工大学 信息工程学院,山西 晋中,030600) ,  Bai Yang (太原理工大学 信息工程学院,山西 晋中,030600)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 3  ページ： 779-783  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ニューラルネットワーク構造がネットワーク応用性能に与える影響を考慮して、灰色関係-貢献度に基づくニューラルネットワーク隠れ層構造最適化方法を提案した。隠れノードの出力とネットワーク出力の灰色関連度を計算し、これにより、ネットワークの出力に対する影響が小さい隠れノードを削除し、残りの隠れノードまでの灰関連度は灰関連の閾値より大きくなる。隠れノードによるネットワーク出力への貢献度を計算し、貢献度が小さい隠れノードを削除し、残りの隠れノードへの貢献度が閾値より大きくなるまで、比較的簡単なニューラルネットワークを得た。この方法をウインドファームの風速予測に適用し,シミュレーション結果により,提案した方法がネットワーク構造を単純化でき,他の方法と比較して,最適化後のニューラルネットワークの性能が改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  シミュレーション ,  *ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  *構造最適化 ,  ウインドファーム ,  簡素化
準シソーラス用語： 風速予測 ,  隠れ層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： grey correlation-contribution pruning method ,  structure optimization ,  grey correlation degrees ,  contribution degrees ,  neural network

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 灰色 ,  ニューラルネットワーク ,  構造最適化