选择神经网络隐层单元数的另一个指标

透过两次应用准交叉证实法选择作为在线状态估计器的神经网络隐层单元数所得结果不一致的现象，分析了每一选择循环中各次训练结果预测误差平方和的分散情况，发现各次预测误差平方和的样本标准差与交叉证实法中用的选择指标有着类似的随隐层单元数增减而变化的趋势。提出了可用此样本标准差作为选择神经网络隐层单元数的另一个指标，并根据两个指标所得选择结果是否一致判断受随机因素影响的程度，从而提高选择结果的可靠性。