检索结果-南通市图书馆

改进的局部泛化误差模型及其在特征选择中的应用

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中国科技信息 2015年第10期 41-42页

作者：马艳东河北省科学院应用数学研究所第二研究室

神经网络的性能可以通过泛化误差表达。泛化误差越小,则说明该神经网络在未知样本中的预测能力越强。反之,说明该神经网络的预测能力很差。对Wing ***等人提出了局部泛化误差模型进行了改进,并将新模型应用到特征选择当中。试验结果表明... 详细信息

神经网络的性能可以通过泛化误差表达。泛化误差越小,则说明该神经网络在未知样本中的预测能力越强。反之,说明该神经网络的预测能力很差。对Wing ***等人提出了局部泛化误差模型进行了改进,并将新模型应用到特征选择当中。试验结果表明,相对于原有模型,该模型具有更贴近实际的对泛化能力进行表达的能力。

关键词：特征选择 GEM NL 神经网络范数计算机网络样本集 RBF 分类器数据集泛化误差

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关于企业内部控制的思考

现代商业 2010年第21期 97-98页

作者：马艳东赤峰中色白音诺尔矿业有限责任公司 025473

企业内部控制对于企业实现业务活动的连续性、保证会计材料的真实、合法、完整、保护资金的安全及完整、防止并及时发现、纠正失误与渎职舞弊现象具有至关重要的作用。本文基于分析内部控制现实必要性的基础上,探讨了内部控制体系的合... 详细信息

企业内部控制对于企业实现业务活动的连续性、保证会计材料的真实、合法、完整、保护资金的安全及完整、防止并及时发现、纠正失误与渎职舞弊现象具有至关重要的作用。本文基于分析内部控制现实必要性的基础上,探讨了内部控制体系的合法性、整体性、连贯性、针对性、经济性、灵活性、发展性的目标原则,指出当下企业内部控制体系实施中存在的管理层内控意识不足、内控执行不利、人员素质欠缺等方面的问题,最后落脚于加强企业内部控制的措施探讨上。

关键词：企业内部控制原则重要性问题措施

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基于误分类代价最小化的RBF神经网络

中国科技信息 2023年第17期 100-103页

作者：马艳东河北省科学院应用数学研究所河北省信息安全认证技术创新中心

RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）以简单的结构、较快的收敛速度，以及全局寻优的方式，实现了以任意给定的精度去逼近任意连续的非线性系统的功能。因此，RBFNN获得了广泛的应用。在设备故障诊断领域，不...

RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）以简单的结构、较快的收敛速度，以及全局寻优的方式，实现了以任意给定的精度去逼近任意连续的非线性系统的功能。因此，RBFNN获得了广泛的应用。在设备故障诊断领域，不同类型的设备故障由于误分类而造成的代价并不相同。比如将设备故障状态识别为正常状态所造成的代价，要比将正常状态识别为故障类型要高得多。而RBFNN却是以每类样本的误分类代价相等为假设前提的。因此，传统RBFNN算法并不特别适用于设备故障诊断领域。

关键词：

兼顾宽度优化的RBM训练算法及其在特征抽取中的应用

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中国科技信息 2023年第18期 90-92页

作者：马艳东河北省科学院应用数学研究所河北省信息安全认证技术创新中心

DBN(Deep Belief Network，深度置信网络)是由一系列RBM(Restricted Boltzmann Machine，受限玻尔兹曼机)堆叠而成，并附加一个某种类型的分类器（例如softmax）。由于其出色的特征抽取能力，DBN已成功应用于模式识别和数据重构等领域...

DBN(Deep Belief Network，深度置信网络)是由一系列RBM(Restricted Boltzmann Machine，受限玻尔兹曼机)堆叠而成，并附加一个某种类型的分类器（例如softmax）。由于其出色的特征抽取能力，DBN已成功应用于模式识别和数据重构等领域，成为目前深度学习领域最著名的网络之一。RBM作为DBN的核心组件，具有良好的无监督学习能力，广泛应用于协同过滤、数据重构和特征抽取等方向。因此，RBM对数据重构和特征抽取的能力会直接影响DBN的最终表现。

关键词：