【摘 要】
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该文以研究BP神经网络的模式识别机理和网络拓朴结构为核心内容,通过寻求多隐层感知器逐级非线性特征映射的规律,力图给出确定隐层数的方法.首先,研究人员构造了一个多隐层的
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该文以研究BP神经网络的模式识别机理和网络拓朴结构为核心内容,通过寻求多隐层感知器逐级非线性特征映射的规律,力图给出确定隐层数的方法.首先,研究人员构造了一个多隐层的BP神经网络,隐层数及每个隐层的隐元数均可调.在进一步的研究中,该文分析了为什么多隐层的识别性能比单隐层的好.对多隐层提高网络性能的原因给出较合理的解释.更深入的研究结果揭示了多隐层BP神经网络逐级非线性特征变换的规律.该文的最后对BP神经网络与级联相关网络进行了比较研究.级联相关网络能在训练过程中自动形成一种多层结构.对于距离分类器无法解决的奇偶校验问题,级联相关网络却有很高的识别率.但对于ISAR目标问题,其识别率仅相当于单隐层的BP神经网络.而BP神经网络对于奇偶校验问题如同其它距离分类器一样无能为力,这说明BP神经网络在很大程度上应属于距离分类器.
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