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摘要:
改进的BP算法把检验网络得到的性能指标J反馈回神经网络训练中,利用J和testJ构造出新的性能指标newJ,通过训练和检验的性能指标加权得到神经网络最优权值和阈值.用检验样本集间接地调整网络参数,使网络既能搜索更优解又不过早陷入局部极小值,从而提高网络的泛化能力.
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文献信息
篇名 BP网络泛化能力的改进方法
来源期刊 兵工自动化 学科 工学
关键词 神经网络 泛化能力 改进BP算法
年,卷(期) 2004,(5) 所属期刊栏目 测控技术
研究方向 页码范围 63-64
页数 2页 分类号 TP183
字数 1380字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1576.2004.05.028
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 李钟侠 15 68 6.0 7.0
2 赵书玲 4 26 3.0 4.0
3 周宇恒 1 13 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
泛化能力
改进BP算法
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
兵工自动化
月刊
1006-1576
51-1419/TP
大16开
四川省绵阳市207信箱
1982
chi
出版文献量(篇)
6566
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28636
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