计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (10): 143-145.

• 计算机网络与信息安全 • 上一篇    下一篇

前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法

夏克文 李昌彪 沈钧毅   

  1. 西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049
  • 出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(编号:60173058)、中国石油天然气集团公司“九五”重点攻关项目(编号:2001-6-1)资助.

XIA Ke-Wen, LI Chang-Biao ,SHEN Jun-Yi(School of Electronic & information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049)   

  • Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要: 由于前向神经网络隐合层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节点数.算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效.

关键词: 前向神经网络 隐含层节点数 黄金分割 优化算法 前向神经网络 优化算法 节点数 隐含层 黄金分割法 搜索效率 算法分析 逼近能力 总误差

Abstract: There is not any theory able to design the number of hidden layer nodes in feed-forward neural network, so an optimization algorithm is presented based on the principle of golden section, first determining the interval which frequent appears the number of

Key words: Feed-forward neural network, Number of the Hidden layer nodes, Golden section, Optimization algorithm

No related articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!