计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (10): 143-145.
夏克文 李昌彪 沈钧毅
XIA Ke-Wen, LI Chang-Biao ,SHEN Jun-Yi(School of Electronic & information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049)
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.
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