人工神经网络中隐含层节点与训练次数的优化

被引：50

作者：

高大文

王鹏

蔡臻超

机构：

[1] 哈尔滨工业大学市政环境工程学院

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2003年 / 02期

关键词：

隐含层节点; 训练次数; 优化; 人工神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

目前构建定量构效关系人工神经网络模型中隐含层节点数和网络训练次数大多是依靠试验方法来确定 ,针对该方法运算工作量较大、模型质量和预测精度没有保证等问题 ,通过编写程序获得有关网络的预测精度和百分误差与网络隐含层节点数和训练次数之间关系的大量数据 ,采用Matlab语言分别绘制预测精度和百分误差与网络隐含层节点数和训练次数之间的三维关系图 ,从图中可以很容易判断出达到最佳预测精度和最小百分误差的隐含层节点数和训练次数 .该方法和技术从根本上提高了选择人工神经网络隐含层节点数和训练次数方法的效率

引用

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