一种提高推广性能的复合神经网络模型

• 作者: 孙晓艳 马远良
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 前向人工神经网络 推广性能 初始权值 复合网络 随机性
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 9-14
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2000.01.003

摘要

本文利用前向人工神经网络推广性能与初始权值的关系,提出了一种新颖的复合神经网络模型-选举模型复合网络,用于提高前向网络的推广性能.本文还给出了预测该复合推广性能的理论计算公式,并进行了严格的数学证明.理论分析和仿真实验表明,选举模型复合网络是提高前向网络用于目标分类的推广性能之有效手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马远良	西北工业大学航海工程学院	117	1531	22.0	33.0
2	孙晓艳	西北工业大学航海工程学院	2	10	2.0	2.0