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1、层次泛函网络学习算法及其在时间序列分析中的应用第21卷第2期2006年6月数据采集与处理JournalofDataAcquisition&_ProcessingVo1.21No.2Jun.2006文章编号:1004—9037(2006)02—0123—05层次泛函网络学习算法及其在时间序列分析中的应用周永权何登旭焦李成李陶深.(1.西安电子科技大学智能信息处理研究所,西安,710071;2.广西民族大学计算机与信息科学学院,南宁,530006;3.广西大学计算机与电子信息学院,南宁,530004)摘要:设计了一类单输入单输出泛函网络与双输入单输出泛函网络作
2、为构造层次泛函网络基本模型.提出了一种层次泛函网络模型,给出了层次泛函网络构造方法和学习算法,而层次泛函网络的参数利用解方程组采进行逐层学习.以时间序列中典型的H6non映射为例,通过比较分析看出,层次泛函网络更适合于时间序列分析.计算机仿真结果表明,这种层次学习方法,对时间序列具有收敛速度快和逼近精度高等特点.关键词:函数变换;泛函网络;层次泛函网络;学习算法;H6non映射中图分类号:TP183文献标识码:ALearningAlgorithmofHierarchicalFunctionalNetworkandItsApplicationinTimeSeries
3、AnalysisZhouYongquan～,HeDengxu,liaoLicheng,Li7'aoshen.(1.InstituteofIntelligenceInformationProcessing,XidianUniversity,Xi'an,710071,China;2.CollegeofComputerandInformationScience,GuangxiUniversityforNationalities,Nanning,530006,China;3.CollegeofComputerandElectronicInformation,Guangxi
4、University,Nanning,530004,China)Abstract:Akindoffunctionalnetworkwithsingleinputandsingleoutput,aswellasonewithdoubleinputsandsingleoutput,isdesignedasabasicfunctionalnetworkmode1.Anewhier—archicalfunctionalnetwork(HFN)modelispresented,anditsconstructionmethodandlearn—ingalgorithmareg
5、iven.TheparametersoftheHFNaredeterminedbysolvingaseriesofequa—tionsandusedinthelearningalgorithm.TakingthetypicalH6nonmappinginthetimeseriesasanexample,itcanbeseenthroughthecomparisonanalysisthattheHFNisverysuitableforthetimeseriesanalysis.SimulationresultsshowthattheHFNlearningmethod
6、usedinthetimeseriesanalysisisrapidintheconvergencespeedandhighintheprecision.Keywords:functiontransform;functionalnetwork;hierarchicalfunctionalnetwork;learningalgorithm;H6nonmapping引言泛函网络是人工神经网络的一般化推广_1],泛函网络处理的是一般泛函模型,它在各个神经元之间的连接无权值,并且神经元函数不固定,而是一个可学习,给定的函数簇组合.泛函网络已成功地被应用于系统辨识2j,混沌
7、时间序列的预测_3],微分,差分和泛函方程的求解],多元多项式因式分解和求根.j,CAD,线性非线性回归_6等.随着泛函网络应用范围的拓广,人们发现在许多应用领域的问题呈现层次特征,变量相对于整个系统存在着一定的层次关系,即某些变量要等其他某些变量经过一变换得到输出后,再和此系统一起进入系统(如时间序列,运算的优先级等).如果使用通常意义下的网络来逼近该系统,就会消除系统本身固有的层次特性,甚至在实现上非常困难.本文以时间序列中典型的H6non映射为例],指出层次泛函网络更适合于时间序列分析.1泛函网络泛函网络(图1)主要由5部分组成:(1)一个输基金项目:国家自
8、然科学基金
