【摘 要】
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针对传统BP神经网络存在的容易产生过拟合、网络计算耗时长等问题,提出基于属性核特征选择与隐含层节点数动态确定的BP神经网络模型(AC-H-BPNN)。该模型以粗糙集中属性核为基点,通过属性重要度的判断,对神经网络输入项进行降维约简。针对隐含层节点数难以确定的问题,将二分分割法与经验公式相结合,精准确定隐含层节点数。并以水产养殖中对虾产量为例进行分析,实验结果表明,改进后的算法能够克服局部最小值问题,且预测结果准确度较高。
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(61802217)。
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针对传统BP神经网络存在的容易产生过拟合、网络计算耗时长等问题,提出基于属性核特征选择与隐含层节点数动态确定的BP神经网络模型(AC-H-BPNN)。该模型以粗糙集中属性核为基点,通过属性重要度的判断,对神经网络输入项进行降维约简。针对隐含层节点数难以确定的问题,将二分分割法与经验公式相结合,精准确定隐含层节点数。并以水产养殖中对虾产量为例进行分析,实验结果表明,改进后的算法能够克服局部最小值问题,且预测结果准确度较高。
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