一种数据缺损条件下的小波神经网络收敛算法

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针对神经网络训练数据缺损,造成逼近精度和推广能力大幅下降的问题,提出一种在数据缺损情况下的收敛算法。理论和试验证明该算法能够有效地提高神经网络在数据缺损情况下的精度和推广能力。 Aiming at the problem that the training data of neural network is deficient, the approximation accuracy and the promotion ability are greatly reduced, a convergence algorithm in the case of data loss is proposed. Theoretical and experimental results show that this algorithm can effectively improve the accuracy and promotion ability of neural networks in the case of data loss.
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