均匀设计的神经网络

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一个具有足够神经元的多层BP网络就可逼近任何函数.但是,在运用BP网络时难以找到最佳的权值,此外,隐含层神经元的个数、学习的速率、训练时初始权值以及收敛的方法均影响学习的权值.这里采用均匀设计方法构造神经网络模型,并将其应用于生化过程的氧转化系数的预估模型上.实验表明,应用均匀设计法能简化网络设计,避免其陷入局部最小、缩短训练时间、加快收敛速度.
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