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针对小样本数据集的鲁棒单隐层前馈网络建模方法
单隐层前馈神经网络是应用最广泛的智能建模模型之一,但该模型面对小样本集时传统的学习算法易陷入过拟合,尤其当数据集包含较大噪......
期刊
单隐层
前馈神经网络
样本数据集
ε-不敏感学习
结构风险最小化
数据集
网络建模
鲁棒性
过拟合
算法
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