控制与决策

作者：刘晶晶,刘业峰,马祎航,富月

单位：沈阳工学院 基础课部,辽宁 沈抚示范区 113122;沈阳工学院 辽宁省数控机床信息物理融合与 智能制造重点实验室,辽宁 沈抚示范区 113122,,沈阳工学院 辽宁省数控机床信息物理融合与 智能制造重点实验室,辽宁 沈抚示范区 113122,,沈阳工学院 机械工程与自动化学院, 辽宁 沈抚示范区 113122,,东北大学 流程工业综合自动化国家重点实验室,沈阳 110819,

关键词：光滑正则化;随机配置网络;泛化能力;交替方向乘子法;收敛性分析;数据特征

基金：国家自然科学基金项目(62073226)；辽宁省自然科学基金重点领域联合开放基金项目(2022-KF-11-01,2020-KF-11-09,2021-KF-11-05)；沈抚示范区本级科技计划项目(2020JH13,2021JH07)；沈阳工学院青年骨干教师科研基金项目(QN202210).

为了提高随机配置网络(stochastic configuration networks,SCN)的泛化能力,提出一种适用于SCN的光滑化$L_1$正则化方法.针对$L_1$正则化算子局部不可微的缺陷,在曲线不光滑点的邻域内进行光滑处理,并在此基础上构建SCN的光滑误差函数,提出增量计算权值的算法,进而以交替方向乘子法为基础给出权值的全局优化算法,并且在理论上分析算法的收敛性.与$L_1$正则化的稀疏性和$L_2$正则化均匀减小参数的特点相比,所提出方法按重要程度保留数据的全部特征,使参数既保持在较小的范围内又具有层次分明的分布,从而使网络具有更好的泛化能力.最后,通过数值仿真实验验证了所提出方法的可行性和有效性.

来源：2024年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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