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泛化能力是多层前向神经网络最重要的性能.泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热点。本文从泛化理论现有提高神经网络泛化能力的方法等几个方面总结了当前神经网络结构优化与泛化能力研究的现状。神经网络泛化能力的提高可通过神经网络结构的优化和正则化等方法加以实现,并对提高网络泛化能力问题进行讨论。 相似文献
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耿悦敏 《广东技术师范学院学报》2007,(10):28-30
传统的统计分析在小样本预测中的效果不佳,虽然神经网络一定程度上解决了传统方法所遇到的问题,但样本的数量又影响了神经网络的泛化能力,神经网络集成的方法较好地解决了这一问题.在运用智能计算技术建立BP网络的基础上,再利用Bagging算法构造神经网络的集成模型.用珠江三角洲天河水文站的数据进行训练和预测,结果表明,基于Bagging算法的神经网络集成的预测不仅解决了样本数据量少、偏差大、不确定性的问题,而且比单一神经网络具有更强的泛化能力,预测更为可靠. 相似文献
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为了提高大坝变形分析模型的预测精度并检验模型的泛化能力,研究了大坝变形分析的BP神经网络模型,并基于神经网络BP算法和传统的统计模型建立了大坝变形分析的融合模型.结合陈村大坝多年的变形观测数据,对上述3种模型进行了试算及分析.分析结果表明,统计模型的平均预测精度为±0.477mm.BP神经网络模型的平均预测精度为±0.390mm,融合模型的平均预测精度为±0.318mm,相比统计模型和BP神经网络模型分别提高了33%和18%,且泛化能力较强,具有广泛的适用性. 相似文献
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用BP神经网络对电站锅炉运行数据进行训练、测试,并在此基础上使用粒子群算法对已建立的锅炉BP神经网络模型做进一步优化。通过对网络预测输出值与实际值之间的比较,明确PSOBP可以更好地提升BP神经网络的泛化能力。 相似文献
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《实验室研究与探索》2018,(11)
为提高铁路轨道扣件状态检测的效率和准确率,提出基于卷积神经网络的轨道扣件状态检测算法。通过原始图像数据增强、采用修正线性单元、引入弃权技术等优化方法,减小过拟合,提高卷积神经网络的泛化能力。经试验对比,该算法不需要进行特征提取等预处理操作,有效地解决了训练精度和泛化能力差的问题,准确率达到98. 1%,优于传统基于特征提取的图像识别算法。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(2):102-106
针对极限学习机容易导致过拟合、泛化能力小等局限性,采用移动加权极限学习机和正则极限学习机优化算法,平衡原始极限学习机存在的结构风险和经验风险,提高极限学习机的泛化能力;并用该算法对墨西哥帽子函数进行三维重构虚拟仿真实验。实验表明,这两种算法能够有效的降低重构误差,提高算法的泛化能力。该仿真实验可用于神经网络及Matlab虚拟仿真实验教学,对提高学生自主学习能力,编程与调试能力起到积极作用。 相似文献
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李伟 《石家庄铁路职业技术学院学报》2012,(2)
为准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出改进的粒子群算法(DPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(DPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现神经网络参数优化,得到基于DPSO-BP算法的神经网络模型.算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力 相似文献
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杨丽 《新疆职业大学学报》2011,19(3):76-80
脉冲耦合神经网络用于图像检索时,具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,同时对噪声还具有很好的鲁棒性.本文提出了一种改进的脉冲耦合神经网络图像纹理检索算法,该算法将脉冲耦合神经网络和离散余弦变换相结合.首先将脉冲耦合神经网络输出的二值图像序列进行离散余弦变换,然后选择不同的特征提取方法提取纹理图像的关键特征,最后利用欧氏距离分类器对图像进行识别,基于Brodatz纹理图像库的实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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介绍了前馈神经网络算法,讨论了当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算,并通过仿真实验证明了结合BFGS算法的神经网络具有更好的收敛性,误差更小。 相似文献
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张宁 《福建工程学院学报》2017,(4):367-370
提出将一种进化的神经网络模型——极限学习机应用于短期电力负荷时间序列预测中,该方法具有模型参数设置少、训练速度快和良好的泛化能力等明显优点。通过实例分析表明该模型的预测精度要优于BP神经网络模型,同时也验证了该模型应用于短期负荷预测的有效性和可行性。 相似文献
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丁建立 《洛阳师范学院学报》2003,22(2):59-62
计算机网络的极速发展迫切需要全面提高和优化网络的整体性能 .神经网络算法具有大规模并行处理和分布式信息贮存等特点 ,Hopfield神经网络在联想记忆与优化方面表现出得天独厚的优势 .基于神经网络算法的计算机网络优化模型研究 ,正是将Hopfield神经网络的理论与现实计算机网络、现代优化方法相结合 相似文献
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新型神经网络的发展及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。近几年来,人工神经网络的研究工作十分活跃,取得了很大的进展,研究开发出了几十种神经网络的模型,出现了多种新型神经网络结构。本文重点介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括小波神经网络、模糊神经网络、进化神经网络、细胞神经网络、混沌神经网络,同时比较了这几种新型神经网络的优势和不足。最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。 相似文献