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本文引入信息熵作为惩罚函数，加入到神经网络的代价函数中，经过训练获得了更有组织的隐怪神经元激励模式，每个输入样本仅使隐层少数神经元产生响应，经过本文提出了的裁剪算法的裁剪后，减小了网络的规模，提高了神经网络的泛化能力和计算效率，文中的ＥＣＧ分类也证字这一结果。
一种改进的ECG分类神经网络方法
【摘 要】
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本文引入信息熵作为惩罚函数，加入到神经网络的代价函数中，经过训练获得了更有组织的隐怪神经元激励模式，每个输入样本仅使隐层少数神经元产生响应，经过本文提出了的裁剪算法的裁
【机 构】
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东南大学生医系,浙江大学生医系
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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1997年10期
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