许荔秦
- 作品数：8 被引量：9H指数：2
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院自动化系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金清华大学校科研和教改项目更多>>
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- 普遍故障下神经网络隐层冗余容错的分析与应用
- 2001年
- 隐层神经元冗余是提高神经网络容错性的一个有效的方法 ,在神经网络分类器的容错设计中 ,这一方法得到了良好的效果 ,对单故障可以做到完全容错 .但是这一应用仅仅只能应用于输出层为硬限幅函数的前向网络 ,并且只证明了对网络中单故障有效 .在实际应用中 ,网络中的各个节点和权值的故障往往是普遍存在的 ,因此本文提出了一种隐层冗余结构 ,对普遍故障存在下隐层神经元冗余容错方法做以评估 ,得出的结论是应用这种隐层神经元冗余结构可以减小网络的全局故障率 ;并提出了针对一般前向神经网络的实用的隐层神经元容错方法 ,这种方法可以有效地提高网络在普遍故障下的容错能力 .
- 许荔秦胡东成高建波
- 关键词：神经网络容错冗余
- 普遍故障下人工神经网络的容错设计与分析
- 该文将重点放到国内很少容错性设计当中.针对目前研究中故障单一的缺点,提出了普遍故障模型,针对前向网络进行了容错设计研究,提出了一些实用的容错设计方法,在理论和仿真上证明了方法的有效性;最后对普遍故障下反馈神经网络的容错性...
- 许荔秦
- 关键词：容错性容错设计容错性分析
- 两种典型神经网络容错方法的比较
- 2002年
- Behnam提出的 SC算法和文中提出的 rehidden算法是两种典型的前向神经网络容错算法 ,前者改进 BP算法进行学习 ,后者对已学习的网络进行隐层节点冗余 .这两种算法各有优缺点 .文中对这两种算法进行了仿真实验分析 ,最终得到了每种算法适用的网络规模和硬件条件 ,在不同环境下应采用不同的方法才能得到可行的容错网络 .最后还对
- 许荔秦胡东成
- 关键词：神经网络容错方法冗余学习算法多层感知器
- 混合故障模型下离散 Hopfield 联想存储器的鲁棒性被引量：4
- 1999年
- 离散 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 联想存储器（ Ｄ Ｈ Ａ Ｍ）在联想记忆方面有很大的优点，但是在硬件实现过程中存在着各种故障。对于软硬故障同时存在情况下 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 的性能进行分析是很有必要的。该文对 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 建立了同时包含权值误差、权值断路、神经元输出固值等各种软、硬故障的故障模型，定义了概率意义下 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 的鲁棒性。运用概论统计的方法推导出了运行于同步方式下 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 的鲁棒性，推导中对结果进行了近似处理。对 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 系统进行了仿真实验，与利用这种鲁棒性分析方法计算进行了对比，结果相差非常小，证实了此方法的正确性，可以用于 Ｄ Ｈ Ａ Ｍ 的可靠性计算。
- 许荔秦胡东成
- 关键词：联想存储器神经网络鲁棒性
- 复杂故障模型下神经网络的鲁棒性分析与容错性设计
- 该文对于ANN的鲁棒性分析与容错性设计进行了综述,对ANN鲁棒性的分析针对同时包含软、硬故障的复杂故障模型,在容错性研究中针对应用较多的三层前向网络MLPS这种模型的设立更接近实际网络,这样得到的结果也更具实用价值.该文...
- 许荔秦
- 关键词：神经网络鲁棒性容错性
- 文献传递
- 一种新的前向神经网络部件冗余容错方法被引量：4
- 2000年
- 多层前向神经网络 (MLP)的容错性有两种主要的研究方法 :改进算法和部件冗余 .前一种方法需要耗用大量的学习时间 ,对大型网络是不适用的 .Phatak曾提出了用后一种方法进行MLP的单故障容错的一种网络结构 ,但是冗余部件数庞大 ,尤其对于大型网络 .本文提出了一种新的冗余体系结构 ,针对单隐层MLP的单故障容错问题 .这种体系结构充分考虑了不同权值的不同重要度 ,解决了原体系结构的仅值瓶颈问题 ,可以显著减少冗余部件数 ,尤其对于大型网络 ,更具有优越性 .
- 许荔秦胡东成
- 关键词：多层前向神经网络容错冗余人工智能
- 用于神经网络容错的动态冗余BP算法
- 2001年
- 多层感知器(MLP)的容错性传统上采用改进算法和部件冗余方法。该文提出了一种动态冗余BP算法,这种方法在传统的带冲量项的自适应BP算法的学习过程中,根据各权值“重要度”的不同选取重要的权值进行冗余处理。该算法能有效地提高网络的容错能力,与学习中注入故障这一典型的容错改进算法相比,尽管容错能力并不突出,但相对可节省大量的学习时间。
- 许荔秦胡东成
- 关键词：多层前向神经网络容错冗余BP算法
- RBF神经网络隐层冗余容错方法被引量：1
- 2001年
- 首先提出 RBF隐层节点冗余结构 ,然后分别分析在单故障和普遍故障下的网络特性 ,并证明了这种结构可以有效容错 ,最后提出了实用的隐层冗余方法 ,并经仿真实验证明是可行的。
- 许荔秦胡东成
- 关键词：容错冗余多层感知器径向基神经网络
