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在研究分析多层前馈式神经网络的基础上提出了反向变量选择法,使得神经网络的高度非线性映射性能够以尽可能少的变量实现.同时还证明了由此方法所删除的变量是对网络的输出具有最小影响的那些变量.文中还提供一个在模式识别领域的应用实例,结果令人满意.
神经网络模型优化问题的研究及其应用
【摘 要】
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在研究分析多层前馈式神经网络的基础上提出了反向变量选择法,使得神经网络的高度非线性映射性能够以尽可能少的变量实现.同时还证明了由此方法所删除的变量是对网络的输出具
【机 构】
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武汉理工大学理学院
【出 处】
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武汉理工大学学报：交通科学与工程版
【发表日期】
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2002年5期
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