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一种神经网络结构优化算法研究

The Algorithm Research of Neural Nerwork Structure Optimization
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摘要 提出一种广义自适应前馈网络算法。通过调节参数α、β,若满足预先设置的范围,那么输入层和各隐节点规模被认为是合适的,即令网络结构按精度和推广能力来综合考虑,且将输入层中一些无关因素删除,以避免维数灾难。 A generalized adaptive algorithm for feed forward network is proposed,adjusting the parameters αandβ.If meeting the pre-set range,the input layer and the hidden nodes are considered to be the appropriate size,then comprehensive considering the network structure by precision and ability to promote,and removed a number of independent factors of the input layer to avoid dimension disaster.
作者 李焱
出处 《科学技术与工程》 2011年第19期4612-4613,4622,共3页 Science Technology and Engineering
基金 黑龙江省教育厅科研项目(11541323)资助
关键词 BP网络 灰色关联度 因素分析 广义自适应前向网络 因素贡献率 gray correlation factors analysis feed forward network for generalized adaptive
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