کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865807 | 678066 | 2015 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
On least trimmed squares neural networks
ترجمه فارسی عنوان
در شبکه های عصبی مربعات کمترین تقسیم شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مربعهای کمترین مربع، نیرومندی، شبکه های عصبی مصنوعی، حداقل مربعات معکوس،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, least trimmed squares (LTS) estimators, frequently used in robust (or resistant) linear parametric regression problems, will be generalized to nonparametric LTS neural networks for nonlinear regression problems. Emphasis is put particularly on the robustness against outliers. This provides alternative learning machines when faced with general nonlinear learning problems. Simple weight updating rules based on gradient descent and iteratively reweighted least squares (IRLS) algorithms will be provided. The important parameter of trimming percentage for the data at hand can be determined by cross validation. Some simulated and real-world data will be used to illustrate the use of LTS neural networks. We will compare the robustness against outliers for usual neural networks with least squares criterion and the proposed LTS neural networks. Simulation results show that the LTS neural networks proposed in this paper have good robustness against outliers.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 161, 5 August 2015, Pages 107-112
Journal: Neurocomputing - Volume 161, 5 August 2015, Pages 107-112
نویسندگان
Yih-Lon Lin, Jer-Guang Hsieh, Jyh-Horng Jeng, Wen-Chin Cheng,