单参数动态搜索算法的泛化与容错能力

• 作者: 冯英浚 张少仲
• 来源期刊: 哈尔滨工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 前馈式神经网络 BP算法 SPDS算法 泛化能力
• 年，卷（期）: 2000,（6）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0367-6234.2000.06.001

摘要

使用样本训练神经网络的重要问题之一是网络如何能很好地产生训练集外的模式和当样本中含有误差时算法得到的网络是否对该误差敏感，即算法的泛化能力和容错能力是至关重要的．分析了前馈式神经网络的单参数动态搜索算法(SPDS算法)与BP算法在这两方面的区别，指出SPDS算法相对较好．算例也证明了这一结论．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯英浚	哈尔滨工业大学数学系	133	3046	30.0	50.0
2	张少仲	哈尔滨工业大学数学系	4	15	2.0	3.0