摘要
针对误差反向传播算法密集型数据输入问题,提出一种数据预处理方法。模拟实验表明,采用这种预处理技术可以极大地改善密集型数据输入时网络的学习效率。
A preprocessing procedure on dense type of data is presented using the error backpropaga- tion algoritlim. Simulated results show that the learning effectiveness of the networks can be im-proved dramatically by employing the preprocessing technique as the input vectors are dense type ofdata.
出处
《吉林大学自然科学学报》
CAS
CSCD
1995年第3期19-22,共4页
Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Jilinensis
基金
国家教委留学回国人员资助课题
关键词
神经网络
密集型数据
数据预处理
BP算法
artificial neural networks,dense type of data,error back-propagation algorithm,dataPreprocessing