【摘 要】
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考虑到神经网络结构对网络应用性能的影响,提出一种基于灰关联-贡献度的神经网络隐含层结构优化方法。计算隐节点输出与网络输出的灰关联度,以此为依据删除对网络输出影响较
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考虑到神经网络结构对网络应用性能的影响,提出一种基于灰关联-贡献度的神经网络隐含层结构优化方法。计算隐节点输出与网络输出的灰关联度,以此为依据删除对网络输出影响较小的隐节点,直到剩余隐节点的灰关联度大于灰关联删减阈值;计算隐节点对网络输出的贡献度,删除贡献度较小的隐节点,直到剩余隐节点的贡献度大于删减阈值,得到较为精简的神经网络。将该方法用于风电场风速的神经网络预测模型中,仿真结果表明,采用该结构能够精简网络结构,与其它方法相比,该方法优化后的神经网络性能能够得到有效改善。
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