考虑问题随机性的神经网络

• 作者: 李本强 潘华 雷元新
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预测 随机
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 563-567
• 页数: 5页
• 分类号: TU4
• 字数: 5199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2542.2007.05.020

摘要

考虑问题随机性的神经网络研究是一个具有挑战性的问题.它涉及网络训练误差允许值的选取以及网络预测结果的评价.目前网络训练误差允许值的选取采用试算法,而网络预测结果常常采用相对误差法来评价,认为相对误差越小预测精度越高.对于有随机因素影响的样本数据,已有方法不再适用.因此,结合混凝土配合比设计问题,考虑训练样本的随机特性,研究了一种新的选取训练误差初始值方法和预测结果评价方法,并提出了适合随机问题的计算式.最后进行了实例计算分析,结果表明,该方法可行,评价结论更贴近工程实际.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李本强		9	62	4.0	7.0
2	雷元新		28	117	6.0	9.0
3	潘华		5	18	2.0	4.0