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1、脉冲响应神经网络的构建第38卷第4期2009年8月信息与控制InformationandControlVb1.38.NO.4Aug.,2009文章编号:1002.0411(2009)一04.0455.06脉冲响应神经网络的构建安全,梁川,吴平(四川大学水利水电学院,四川成都610065)摘要:为解决传统人工神经网络在处理输入与输出时具有时滞效应和时间累积效应等的不足,将系统理论中单位脉冲响应函数融入到神经网络模型,构建了一种新的神经元模型_咏冲响应神经元.并基于此神经元,建立了单隐层的前馈型脉冲响应神经网络,同时推导出了训l练脉冲响应神经网络
2、的BP学习算法,为脉冲响应神经网络从理论走向应用奠定基础.通过在降雨径流模拟中的实际应用,脉冲响应神经网络获得了良好的应用效果,说明脉冲响应神经网络在处理高度非线性复杂映射系统时具有更大的适应性和优越性.关键词:脉冲响应神经元;人工神经网络;单位脉冲响应;BP学习算法;降雨径流模拟中图分类号:TP183文献标识码:AConstructionofImpulseResponseNeuralNetworksANQuan,LIANGChuan,WUPing(CollegeofWaterResourceandHydropower,SichuanUniv
3、ersity,Chengdu610065,China)Abstract:Tosolvethedeficiencyoftime—lageffectandtimecumulativeeffectlntraditionalartificialneuralnetworksdurngdealingwithinputandOIItpnt,theunitimpulseresponsefunctionofsystemtheoryisbroughtintoneuralnetworkmodel,andanewtypeofneuronmodelnamedimpul
4、seresponseneuronisestablished.Then,feed—forwardimpulseresponseneuralnetwork(IRNN)modelwithonehiddenlayerisconstructedbasedontheneuron.Furthermore,BP(backpropagation)learningalgorithmisdeducedfortrainingIRNN,whichlaysafoundationforIRNNfromtheorytoapplication.Finally,goodresu
5、ltsareobtainedbyIRNNviapracticalapplicationinrainfall-runoffsystemsimulation.whichshowsthatIRNNisofgreateradaptabilityandsuperiorityinhighlynon—linearcomplexmappingsystem.Keywords:impulseresponseneuron;artificialneuralnetworks;unitimpulseresponse;BPalgorithm;rainfall--runof
6、fsim-?ulationl引言(Introdueti0n)经历了半个多世纪的坎坷发展,人工神经网络如今已成为应用非常广泛的新技术之一.然而对人工神经网络的理论探索还远未停息.传统人工神经网络(如BP网络,RBF网络,Hopfield网络等)的神经元均由连接加权,节点聚合和激励变换所:陶成,输入,输出均为瞬时对应关系.然而,越来越多的研究表明fl~3],真实神经元的输出响应不仅与当前的输入有关,而且与过去的连续输入过程的累积记忆有关,表现为输出响应对输入过程的时滞效应和时间累积效应.在实际应用中,许多现实系统的输入,输出之间,同样有着明显的时
7、滞效应和时间累积效应,例如水文或大气系统预报,作物生长模拟等,系统的输入总是在积累到一定程度后才在系统的输出中反映出来.当用传统神经网络来模拟基金项目:国家自然科学基金资助项目(40730634).收稿日期:200812—17这些系统时,通常还需要外部延时环节来处理系统输入,输出之间的时间依赖关系,即构成一个时间离散化的循环网络,例如延时神经网络[4],回归网络[5】,反馈网络【6]等.这样改造后的网络虽然可以在一定程度上改善传统神经网络的模拟效果,但本质上这种处理并未改变传统神经元的信息处理机制,而且这样的改造还会使系统的结构变得更为复杂,
8、给网络学习算法的构造,算法的收敛性和稳定性等带来一些难以预知的问题[7】.因此,研究和构建新型人工神经网络来更贴切地模拟生物神经元对外界信号的处理方式,直接模拟系统
