【摘 要】
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BP神经网络作为人们最为熟知的人工神经网络,被广泛应用于人工智能、数据挖掘等重要的研究领域。在BP神经网络的众多参数中,隐含层节点数是其中一个非常重要的参数,它的设置
【基金项目】
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辽宁省博士科研启动基金(NO.201601099)；辽宁省档案科技项目(L-2016-8-7)资助。
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BP神经网络作为人们最为熟知的人工神经网络,被广泛应用于人工智能、数据挖掘等重要的研究领域。在BP神经网络的众多参数中,隐含层节点数是其中一个非常重要的参数,它的设置对BP神经网络的性能影响很大,而且是导致“过拟合”现象的直接原因。目前理论上还不存在一种科学普遍的用于确定隐含层节点数的方法,应用时只是凭借设计者以往的经验以及借助多次实验进行确定,因此无法高效地获得隐含层节点数。本文针对BP神经网络隐含层节点数的确定问题,提出了一种“三分法”算法,用于快速确定BP神经网络的隐含层节点数的最优解。最后,在wine-data数据集上,通过Mat Lab仿真实验验证了“三分法”算法比传统方法获取隐含层节点数的效率提高了1.8倍,是一种行之有效的方法。
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