计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (11): 137-138.

• • 上一篇    下一篇

前馈过程神经网络的网络结构与泛化能力

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(30671645),黑龙江省科技计划资助项目(GC058605,GC05A118),黑龙江省自然科学基金资助项目(F200506).

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 基于提高过程神经网络泛化能力的角度,对前馈过程神经网络网络结构对泛化能力的影响进行研究,得出以下结论:其过程神经元隐层(时变隐层)起主要作用,一般神经元隐层(非时变隐层)并非是必须的,对于相同特征的样本,过程神经元对样本特征的抽取能力远远高于传统神经元。给出了一个基于提高泛化能力的前馈过程神经网络网络结构构造算法,并应用一个实例验证了其有效性。

关键词: 过程神经网络 网络结构 泛化能力 网络结构构造算法

Abstract: The influence of structure of feedforward process neural networks on its generalization ability was studied, based on raising generalization ability of feedforward process neural networks. The results were obtained: the process neuron hidden layer operate

Key words: Process neural networks, Structure of network, Generalization ability, Algorithm constructing network structure

No related articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!