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利用神经网络撮以合噪数据的特征时，如何提高泛化能力是亟需解决的重要问题。通常的解决方法是通过结构优化和正则化来控网络的复杂性。本文从熵函数的概念出发，提出一项新的加性征罚因子消除过训练现象，从而有效的提高网络的泛化能力。
提高前馈神经网络泛化能力的新算法
【摘 要】
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利用神经网络撮以合噪数据的特征时，如何提高泛化能力是亟需解决的重要问题。通常的解决方法是通过结构优化和正则化来控网络的复杂性。本文从熵函数的概念出发，提出一项新的加
【机 构】
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东南大学无线电系
【出 处】
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电路与系统学报
【发表日期】
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1997年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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