【摘 要】
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在神经网络性能测试新方法的研究中,关于最优脑外科过程拥有较高的权值修剪准确率和节点压缩率的问题,但其训练和泛化优化的异步影响了算法的实际应用。把剪枝条件以约束项的
【机 构】
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苏州经贸职业技术学院信息系,北京理工大学计算机学院
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在神经网络性能测试新方法的研究中,关于最优脑外科过程拥有较高的权值修剪准确率和节点压缩率的问题,但其训练和泛化优化的异步影响了算法的实际应用。把剪枝条件以约束项的形式纳入神经网络的训练目标函数中,借鉴信赖域的思路和正则化方法,设计了含约束项的最优脑外科过程。经验证,过程在理论上是收敛的。通过雷文博格-马括特（Leven-berg-Marquardt）方法实现了该过程,典型函数仿真实验验证了过程不仅提高了神经网络的泛化性能,实现了网络训练与最优脑外科剪枝的并行,也说明了信赖域的方法与雷文博格-马括特方法在理
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