基于函数集信息量的改进网络算法仿真研究

摘要：

传统的神经网络学习算法往往存在欠学习或过学习情况,容易导致网络结构不够合理,预测函数泛化能力不理想.该文引用函数集信息量的概念,提出了以信噪比倒数为性能指标的改进型网络学习算法,深入分析了神经网络学习过程中欠学习和过学习的原因.经过仿真验证表明,该算法简单,自适应性强,收敛速度快,可以很好地克服欠学习和过学习问题,所得预测函数具有很好的泛化能力.

关键词：函数集信息量、信噪比、样本学习

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2005-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：251-253