启发式极限吸因子神经网络自学习算法

• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 隐含层单元 自学习算法
• 年，卷（期）: 1999,（4）
• 页码范围: 37-39,45
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

基于一种启发式极限吸因子反向传播模式(HTABP)提出了一种决定多层前向神经网络中隐含层单元数目的算法.该算法摒弃传统的用试探法和误差函数进行网络结构选取,而改由变量参数γC和标准误差函数决定.模拟试验表明:该算法是科学和有效的.