人工神经网络用于化学数据解析的研究（Ⅰ）──逼近规律与过拟合

被引：31

作者：

刘平，梁逸曾，张林，俞汝勤

机构：

[1] 湖南大学化学计量学与化学传感技术研究所，常德高等师范专科学校

来源：

关键词：

人工神经网络，过拟合，逼近误差，逼近度，多元非线性校正;

D O I：

暂无

中图分类号：

O6-04 [化学计算、化学统计];

学科分类号：

0703 ;

摘要：

对多层前传网络的过拟合问题进行了探讨。定义了逼近误差和逼近度作为人工神经网络（ＡＮＮ）的建模评价指标。通过应用于多元非线性校正的数值模拟和实际药物光度分析数据解析，表明该指标意义明确，便于掌握，且能较好地定量表述ＡＮＮ逼近规律的程度。

引用

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