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马翔 (马翔.) [1] | 陈新楚 (陈新楚.) [2] | 王劭伯 (王劭伯.) [3] (Scholars:王劭伯)

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CQVIP PKU CSCD

Abstract:

鉴于学习样本的选择对神经网络的泛化能力有很大影响,本文提出学习样本的选择应针对被逼近的非线性对象的特性,采用均匀设计法构造样本中心,结合聚类理论对学习样本进行优选.应用结果表明这种方法可以提高神经网络的泛化能力.

Keyword:

均匀设计 径向基函数 样本选择 泛化能力 神经网络 聚类理论

Community:

  • [ 1 ] [马翔]福州大学
  • [ 2 ] [陈新楚]福州大学
  • [ 3 ] [王劭伯]福州大学

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模式识别与人工智能

ISSN: 1003-6059

CN: 34-1089/TP

Year: 2005

Issue: 2

Volume: 18

Page: 252-255

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