神经网络学习样本点的选取方法比较

摘要：

为了比较训练人工神经网络的所需样本点的选取,分别采用随机遍历法、正交设计法和均匀设计方法产生样本点,用于训练神经网络.分析结果表明,在样本点个数相同情况下,均匀设计法的代表性最好,正交设计法次之,而随机遍历法较差.随机遍历法随着样本点个数的增多,同样可以提高其代表性.当函数随变量在区间内变化较小(因素水平可以取的较少)时,正交设计法也不失为一个好的选择.均匀设计法在多变量,且每个变量需要选取较多水平数的情况下,更能体现它的优越性.

关键词：神经网络、正交设计、均匀设计

所属期刊栏目：24

分类号：O157.5(代数、数论、组合理论)

资助基金：国家先进制造技术中心资助项目AMTRC2002-3

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：63-65,69