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BP网络过拟合满足的不确定关系式

Uncertainty Relation Satisfied With Overfitting of BP Neural Network

作     者:李祚泳 蔡辉 LI Zuo-yong1, CAI Hui2(1.Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610041, China;2.Meteorological Bureau of Anhui Province, Hefei 230031, China)

作者机构:成都信息工程学院信息科学技术研究所四川成都610041 安徽省气象局气象中心安徽合肥230031 

出 版 物:《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期:2002年第24卷第9期

页      面:94-96,125页

核心收录:

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家"九五"重点科技攻关项目资助课题 (96-911-0 8-0 3 -0 5 ) 

主  题:BP网络 过拟合 不确定关系式 学习能力 推广能力 信息论 神经网络 

摘      要:为了研究BP网络的过拟合现象 ,通过类比信息传递过程中的一般测不准关系式 ,建立了BP网络出现过拟合现象时的网络学习能力与推广能力之间满足的一般不确定关系式。通过模拟多种不同类型复杂程度函数的数值试验 ,确定出不确定关系式中的过拟合参数的取值范围为 1× 10 -5~ 5× 10 -4。根据一般不确定关系式 ,给出应用BP网络对给定样本集的训练过程中 ,避免出现过拟合现象 ,提高网络推广能力的方法。

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