| 基于函数集信息量的改进网络算法仿真研究 |
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| 引用本文： | 李婷婷,朱大铭. 基于函数集信息量的改进网络算法仿真研究[J]. 计算机仿真, 2005, 0(Z1): 251-253 |
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| 作者姓名： | 李婷婷 朱大铭 |
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| 作者单位： | 山东大学计算机软件与技术学院,山东,济南,250061 |
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| 摘 要： | 传统的神经网络学习算法往往存在欠学习或过学习情况,容易导致网络结构不够合理,预测函数泛化能力不理想.该文引用函数集信息量的概念,提出了以信噪比倒数为性能指标的改进型网络学习算法,深入分析了神经网络学习过程中欠学习和过学习的原因.经过仿真验证表明,该算法简单,自适应性强,收敛速度快,可以很好地克服欠学习和过学习问题,所得预测函数具有很好的泛化能力.
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| 关 键 词： | 函数集信息量 信噪比 样本学习 |
| 修稿时间： | 2005-02-02 |
Simulation of the Advanced Algorithm of Neural Networks Design Based on Function Set Information Quantity |
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| LI Ting-ting,ZHU Da-ming. Simulation of the Advanced Algorithm of Neural Networks Design Based on Function Set Information Quantity[J]. Computer Simulation, 2005, 0(Z1): 251-253 |
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| Authors: | LI Ting-ting ZHU Da-ming |
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