神经网络、模糊系统的几个问题研究及其在人脸识别中的应用

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1、博士论文神纷嘲络、模糊系统的几个问题研究艘其在人臆识别中的应用摘要近年来，神经网络和模糊系统在理论与实践上取得了令人瞩目的进展。但是在神经网络和模糊系统的实际应用中，仍存在一些噬需解决的问题，本文对其中常见的几个润题进行了研究。对于常用的三层结构的神经网络，隐节点数目的确定～赢是个难题，至今无定论。本文研究了工程上常渴韵三层B祥象稃经网络，采斓褐造佼的方法证萌了B样条神经网络的全局逼近能力，并且给出了构造几乎最小隐节点的算法，飘聪在理论上为B群条神经网络的後用提骰了依据。针对呈现层次特征的应用领域，本文摄出了相应的层次径向基神经网络(HierarchicalRBFN)。并且证鞠

2、了}{RBFN是一个全局遥远器。HRBFN鼙适合于具有层次结构的应用领域，并且HRBFN还能够部分消除使用RBFN会造成隐节点随着输入交量数鑫增翻褥急捌灞多静瓣蘧。模糊系统可以蹦两种方式应用于非线性系统辨识：串并联方式和并联方式。本文莓薨究了窜并联方式模鞠系统数数字遥远特瞧，缮毫缝论：当摸糕痰列数笛予样本数时，已经可以实现精确插值，因此模糊规则条数不能超过样本数目，否则将冗余，并可爱弓l越振荡，瓣弱模髑系统靛泛纯能力。懿外还硬究了系统遥逅误差和初始状态误差对串并联模糊系统性能的影响，指出：只要模糊系统逼近实际系绞足够好，繇镬帮翥之越存在袒鲶按态误蒺，模裁系统仍缝良好王作。对于以

3、并联方式进行非线性系统辨识时的模糊系统。本文研究了其预测收敛健和辨识收敛性。{委甥了只簧荠联模壤系统的参数瀵足一定兹条l串，可默傈涯并联模糊系统的预测收敛和辨识收敛，并给出了该条件。应用援糊系统融，卷鬻会遇到的一个问题毅是系统中可能存在冗余的摸糨子集和模糊规则。一方面增加了系统复杂性，浪费了计算能力，另一方面也给使用自然语言来攒述系统造成了爨难。本文针对髑模糊系统提爨一耪模糨子集秘模糊规则的合并算法。使用该算法能有效地减少模糊子集和模糊规则的数目，进而减小了系统的复杂健，提高系统的可描述性。最后，本文将神经网络和模糊系统用于入脸识别。本文先应用神经网络技术构建了一个完整的人脸识

4、别系统：酋先使用基于眼睛位置估计的方法从人脸图像中分割出对识剐有意义的纯脸，然后使用自组织映射进行特征压缩，提取有效的鉴别特征，最后使用基于知识的模糊神经网络进行分类。本文还键出一羊牵人脸识别的模糊神经模型，该模型中的每条模糊规则糟以估计模式在特征空间分布中的一个簇。通过自适应调节和模糊推理，对于每个绘定摘要博士论文的模式，所提模型能够给出一个信度值表示该模式属于各个类别的程度。整个系统采用OCON的机构，该结构具有易收敛、识别快、适合分布式应用和增量式学习等特点。文中使用新颖的方法来确定模糊规则的条数和初始化模糊子集参数。实验结果证明该方法具有快的学习／识别速度、高精度和强鲁

5、棒性的特点。关键词：神经网络，模糊系统，收敛性，全局逼近，特征提取，模式识别，人脸识别堡：!黧苎!!墅璺塑：堡塑墨竺塑丛尘塑璧竺!塞墨基堡△堕望型!煦鏖旦一AbstractInrecentyears，neuralnetworkandfuzzysystemhaveacquiredprominentsuccessesbothintheoreticalandappliedaspects．However,therestillexistsmanyproblemsneedtobesolvedinrealworldapplication．Severalcommonproblemsareres

6、earchedinthispaper．Forthecommonlyusedthree—layeredneuralnetwork，how"tOselectthenumberofthehiddennodesisalwaysarealproblem．Thispaperresearchesthethree—layeredB—splineneuralnetwork，whichiscommonlyusedinengineeringandpresentsaconstructivealgorithmforselectingthenumberofthehiddennodes．Itisproved

7、thattheproposesalgorithmcanbeusedtobuildaB-splineneuralnetworkwilhminimumhiddennodestoapproximateanycontinuousfunctiondefinedoncompactsettoaprescfibedaccuracy．Consideringsomeapplicationfieldsmaytakeonhierarchicalcharacteristics，thispaperproposesaco