一种提高推广性能的复合神经网络模型

摘要：

本文利用前向人工神经网络推广性能与初始权值的关系,提出了一种新颖的复合神经网络模型-选举模型复合网络,用于提高前向网络的推广性能.本文还给出了预测该复合推广性能的理论计算公式,并进行了严格的数学证明.理论分析和仿真实验表明,选举模型复合网络是提高前向网络用于目标分类的推广性能之有效手段.

关键词：前向人工神经网络、推广性能、初始权值、复合网络、随机性

所属期刊栏目：16

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-14