基于Bayesian正则化算法的非线性函数拟合

• 作者: 裴炳南 陈黎霞
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: BP神经网络 贝叶斯正则化(Bayesian-Regularization)算法 函数拟合
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 23-25
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2005.01.008

摘要

为克服常规BP算法在解决非线性函数拟合时泛化能力不强的问题,本文研究了用贝叶斯正则化算法来提高网络泛化能力的问题,结果表明在相同网络规模或误差条件下,Bayesian正则化算法泛化能力明显优于基本BP算法及其它改进的BP算法,且收敛速度较快,拟合效果好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裴炳南	郑州大学信息工程学院	9	90	6.0	9.0
2	陈黎霞	郑州大学信息工程学院	2	16	2.0	2.0