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摘要:
提出用正交设计法选择前馈型神经网络训练样本的方法,并且对其基本原理进行了探讨.文中以三层BP网络为例,根据特定位级的正交表获取相应的训练样本集,利用该训练样本集对网络训练,然后用经过训练的网络对各取值域作离散预测.详细的对比计算表明:1)将正交设计法应用于神经网络学习训练样本的选取上是成功有效的;2)选用四位级或五位级的正交表来对网络样本做选择精度已经足够.另外,将网络隐层神经元个数对网络的影响与选用正交表不同位级对网络的影响的效果也作了比较.
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文献信息
篇名 神经网络中的正交设计法研究
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 正交设计法 神经网络 BP网络
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 72-78
页数 7页 分类号 TP389.1
字数 4778字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0469-5097.2001.01.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐柏龄 南京大学声学研究所 36 701 13.0 26.0
2 周毅 南京大学声学研究所 8 179 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
正交设计法
神经网络
BP网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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