前馈神经网络隐性单调与泛化能力

• 作者: 何继善 朱德兵
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 工学
• 关键词: 前馈神经网络 泛化问题 单调性 隐性特征
• 年，卷（期）: 2001,（4）
• 所属期刊栏目: 计算技术
• 页码范围: 289-294，298
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 3966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2001.04.001

摘要

应用前馈人工神经网络对广域单调的两组样本进行了模拟反演,引入单调前馈网络的概念对其权值和阈值定解问题和泛化能力进行了较为深入的研究.表明前馈人工神经网络是一个表达形式简单的复杂系统,其单调特征是隐性的,而且训练网络的成熟性对样本数量和样本内在规律性有一定依赖.强调了前馈人工神经网络的应用效果,指出单调与复合问题还需进一步深入研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱德兵		32	258	7.0	15.0
2	何继善		125	2376	28.0	43.0