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优化前馈神经网络模型结构的统计分析方法
被引:2
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
司昕
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
安燮南
机构
:
[1]
中国科学院自动化研究所综合工程中心!北京
来源
:
控制与决策
|
1999年
/ 06期
关键词
:
神经网络模型;
AIC准则;
主成分分析;
D O I
:
10.13195/j.cd.1999.06.84.six.017
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
利用统计分析学的方法对神经网络结构的优化问题进行研究。在神经网络模型输出节点的输出误差具有正态分析的假设下,推导出网络结构信息准则NSIC,并利用主成分分析方法确定了网络的初始结构。仿真结果表明了这一算法的有效性
引用
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页数:5
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共 1 条
[1]
Approximation and estimation bounds for artificial neural networks .2 Barron A R. Machine Learning . 1994
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