應用自我組織類神經(jīng)網(wǎng)路於-文庫吧資料
2024-08-10 18:42本頁面
【正文】 一神經(jīng)元。其座標值與原來之神經(jīng)元相同，且各自為某一節(jié)點之獲勝者。Di,j = ,j=1,2,3,...,RDi,jc = MIN Di,j i=1,2,3,...,N步驟四：新增神經(jīng)元。步驟二：設定G之初始值；隨機改變節(jié)點之順序，訂定一與節(jié)點數(shù)目相同神經(jīng)元之自我組織類神經(jīng)網(wǎng)路；隨機產(chǎn)生均勻分佈於一圓周之神經(jīng)元，設初始值座標(wj1,wj2), j=1,2,...,N，令神經(jīng)元總數(shù)目R=N。第一階段使用之方法，參考相關之文獻[59]，經(jīng)整理與改進得到下列演算法：步驟一： 讀入N個節(jié)點之座標值為(xi1,xi2), i=1,2,...,N。 A(a1, a2) C(c1, c2) D(d1, d2) B(b1, b2)圖三 兩線交錯之檢查示意圖肆、自我組織類神經(jīng)網(wǎng)路演算法本文提出之演算法分成兩階段執(zhí)行，第一階段為使用自我組織類神經(jīng)網(wǎng)路演算法求出一封閉路徑。說明：利用不等式之性質(zhì)，若將在直線兩側之兩點分別代入f(x,y)，必定一為正數(shù)，一為負數(shù)，故乘積必為負數(shù)。b 0且c令分別得到a,b,c及d值。圖三中設A,B,C,D之座標值同定理三。(1) MIN (c1,d1) MAX (a1,b1)(2) MIN (a1,b1) MAX (c1,d1)(3) MIN (c2,d2) MAX (a2,b2)(4) MIN (a2,b2) MAX (c2,d2)其中MIN與MAX分別表示取最小值和最大值。定理三：設任意四點A,B,C,D，其座標值分別為(a1, a2), (b1, b2), (c1, c2), 及(d1, d2)。說明：如圖二中，假設A點和D點之路徑間有M個神經(jīng)元，則利用定理一所得之改善結果，即使仍與其他線段交錯，但此交錯線間之神經(jīng)元數(shù)目必定減少。由三角形中任兩邊之和大於第三邊之性質(zhì)，可得(AB+CD) (AC+BD)，故得證。定理一：在路徑中任何有交錯之兩條線段，必定可以改成不交錯之兩條線段，但距離將較短。 uy,1。ux,i 表示第x節(jié)點為路徑序列之第i個經(jīng)過之節(jié)點關係。其中：n為節(jié)點總數(shù)目。綜合以上說明，本文研究之議題以矩陣元素型態(tài)表示如下：Maximize F(U)=dxy ux,i uy,i+1Subject to ：(1) ux,i 206。即除起始點外，每個節(jié)點恰好經(jīng)過一次。為了以數(shù)學模型表示本研究問題，所經(jīng)過路徑之關係，使用Unxn矩陣來表示，當?shù)趚節(jié)點為路徑序列之第i個經(jīng)過之節(jié)點時，元素ux,i之值設為1，否則設為0。因此本文之問題與TSP問題在求解之性質(zhì)類似。3本文研究之問題與著名的「銷售員旅行問題」(Traveling Salesman Problem, TSP)〔59〕性質(zhì)相似，但最佳化之目標恰好相反。要求出不相交且最長距離之路徑。假設節(jié)點分別標示為A,B,C,...，而其距離分別為dAB, dAC, ...,dBC, ...，其中距離採用歐基里得距離，即任何兩點X(x1,x2)與Y(y1,y2)之距離為dXY =。詳細之演算法及特性，見於參考文獻[34]。也就是說，其特徵映射可以視為一種將輸入高維空間以非線性的投影方式，轉(zhuǎn)換成神經(jīng)元所構成的矩陣空間。當網(wǎng)路學習完成後，其相臨近之神經(jīng)元會具有相似的加權值。具有「網(wǎng)路拓撲」以及「鄰近區(qū)域」的觀念。自我組織法的網(wǎng)路架構如圖一[2]所示，主要元件包括下列三項：1. 輸入單元：為網(wǎng)路的輸入變數(shù)、訓練樣本的輸入向量，或稱特徵向量，其神經(jīng)元數(shù)目依待解決問題而定。貳、自我組織網(wǎng)路自我組織網(wǎng)路(Self Organizing Map, SOM)由T. Kohonen在1980年提出此網(wǎng)路架構[1]。訓練樣本裡不包括理想輸出向量。這個動作持續(xù)到差值小於容忍值，於是學習完成。在學習過程中，多組訓練樣本循序的被輸入網(wǎng)路中，每組訓練樣本包括一個輸入向量及一個理想輸出向量。類神經(jīng)網(wǎng)路之分類，若依學習方式來分，可分成監(jiān)督式(
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