【摘 要】
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研究分析了已有NBP网络学习算法样本学习速度慢以及样本个体误差较大的原因,并在此基础上提出了一种基于训练集递减的自适应增强组合算法.通过对个体样本误差分布、泛化特性
【机 构】
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西安交通大学,西安交通大学,西安交通大学 陕西西安710049 ,陕西西安710049 ,陕西西安710049
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研究分析了已有NBP网络学习算法样本学习速度慢以及样本个体误差较大的原因,并在此基础上提出了一种基于训练集递减的自适应增强组合算法.通过对个体样本误差分布、泛化特性等方面的实例分析表明,该算法具有良好的泛化特性,既提高了样本学习速度,又改善了样本个体误差.
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