【摘 要】
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该文对神经网络隐层节点数的增删提出了一种新的算法:由训练过程的均方差和误差衰减率来确定神经元的增删时刻,并利用矩阵分析方法研究陷节点输出的线性相关性,动态删除多余
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该文对神经网络隐层节点数的增删提出了一种新的算法:由训练过程的均方差和误差衰减率来确定神经元的增删时刻,并利用矩阵分析方法研究陷节点输出的线性相关性,动态删除多余的节点.该算法能根据问题的复杂程度,产生相应的最佳隐层维数,从而达到最优的网络结构.同时利用网络在增删节点时的误差、误差衰减率和计算速度进行了动态的分析.用这种算法对异或问题和正弦函数进行了仿真,仿真结果表明方法是可行的.根据广东省韶关市植保总站提供的曲江县有关三化螟材料,即三月份的影响三化螟生长动态的重要因子的历史数据和相应年代的四代螟在九月份的发生高峰日期和危害率,对三层神经网络进行训练、学习,最后作出1998年四代三化螟在九月份的发生高峰日期和危害率的预测预报.预测预报结果和实际结果相一致.
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