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针对人工神经网络技术在水文研究中出现的过拟合现象,从训练样本的构成入手,提出了两种新的训练策略,即择优检验和加权检验.前者通过计算比较,选择最优的训练样本;后者对不同训练样本的评定结果进行加权,以得到最终的结果.应用实例表明,此两种方法能有效地减轻神经网络中过拟合的缺点.
预防过拟合现象的人工神经网络训练策略及其应用
【摘 要】
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针对人工神经网络技术在水文研究中出现的过拟合现象,从训练样本的构成入手,提出了两种新的训练策略,即择优检验和加权检验.前者通过计算比较,选择最优的训练样本;后者对不同
【机 构】
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四川大学
【出 处】
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长江科学院院报
【发表日期】
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2002年3期
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