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神经网络泛化特性改善方法
神经网络泛化特性改善方法
作者:
刘红星
张胜
王蔚
高敦堂
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人工神经网络
泛化特性
摘要:
人工神经网络(ANN)的泛化特性是其最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性.在近二十年ANN的快速发展中,涌现了不少改善ANN泛化特性的方法,但是目前ANN的泛化问题仍然十分突出.本文对现有的ANN泛化特性改善方法进行了归纳整理,将它们归纳在五条改善途径之下,评价和检验了现有改善方法所能达到的水平和存在的不足,并对进一步改善ANN泛化特性的方法和途径进行了展望.
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泛化能力
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径向基函数
传感器
输出特性
人工神经网络泛化问题研究综述
人工神经网络
泛化问题
泛化能力
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
神经网络泛化特性改善方法
来源期刊
计算机应用与软件
学科
工学
关键词
人工神经网络
泛化特性
年,卷(期)
2005,(12)
所属期刊栏目
基金项目论文
研究方向
页码范围
12-14
页数
3页
分类号
TP3
字数
3727字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-386X.2005.12.005
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
高敦堂
南京大学电子科学与工程系
53
650
14.0
23.0
2
王蔚
51
369
10.0
18.0
3
刘红星
南京大学电子科学与工程系
43
399
13.0
18.0
4
张胜
10
125
6.0
10.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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参考文献
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节点文献
引证文献
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同被引文献
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二级引证文献
(81)
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
1989(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1990(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
1991(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1992(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
1993(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
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参考文献(0)
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参考文献(0)
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参考文献(1)
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二级参考文献(1)
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参考文献(7)
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2001(3)
参考文献(3)
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参考文献(0)
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二级引证文献(0)
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引证文献(1)
二级引证文献(2)
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引证文献(6)
二级引证文献(6)
2008(11)
引证文献(4)
二级引证文献(7)
2009(10)
引证文献(2)
二级引证文献(8)
2010(4)
引证文献(2)
二级引证文献(2)
2011(15)
引证文献(0)
二级引证文献(15)
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引证文献(1)
二级引证文献(8)
2013(8)
引证文献(0)
二级引证文献(8)
2014(5)
引证文献(1)
二级引证文献(4)
2015(5)
引证文献(1)
二级引证文献(4)
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引证文献(0)
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2020(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
泛化特性
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
计算机应用与软件
主办单位:
上海市计算技术研究所
上海计算机软件技术开发中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-386X
CN:
31-1260/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市愚园路546号
邮发代号:
4-379
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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