多层前向神经网络带正则化因子的算法

• 作者: 汪秉文 沈艳军 胡晓娅
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 正则化 递推最小二乘算法 泛化能力 局部线性最小二乘算法
• 年，卷（期）: 2004,（9）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1312-1314
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2004.09.043

摘要

针对权衰减递推最小二乘算法(true weight decay RLS,TWDRIS)每迭代一步计算复杂度和存储要求很大,基于局部线性最小二乘算法(local linearizedleast squares algorithm,LLLS)与正则化因子,给出了多层前向神经网络带正则化因子的LLLS算法,大大减小了TWDRLS算法每迭代一步计算的复杂度和存储量.实验表明,改进的算法提高了原LLLS算法的鲁棒性和泛化能力,其性能接近TWDRLS算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪秉文	华中科技大学控制科学与工程系	131	1350	20.0	31.0
2	胡晓娅	华中科技大学控制科学与工程系	30	200	7.0	13.0
3	沈艳军	华中科技大学控制科学与工程系	7	65	4.0	7.0