摘要
阐述了影响BP神经网络泛化能力的因素,总结了提高BP神经网络模型泛化能力的一些方法,并对这些方法进行了分析..
出处
《福建电脑》
2007年第1期40-41,共2页
Journal of Fujian Computer
参考文献5
-
1李祚泳,彭荔红.BP网络学习能力与泛化能力满足的不确定关系式[J].中国科学（E辑）,2003,33(10):887-895. 被引量：27
-
2吕砚山,赵正琦.BP神经网络的优化及应用研究[J].北京化工大学学报（自然科学版）,2001,28(1):67-69. 被引量：61
-
3王晖,何新贵.BP网络泛化能力改进研究[J].系统工程与电子技术,2001,23(3):85-87. 被引量：22
-
4王文剑.BP神经网络模型的优化[J].计算机工程与设计,2000,21(6):8-10. 被引量：26
-
5李杰,韩正之.神经网络的学习误差函数及泛化能力[J].控制与决策,2000,15(1):95-97. 被引量：29
二级参考文献35
-
1张鸿宾.训练多层网络的样本数问题[J].自动化学报,1993,19(1):71-77. 被引量：23
-
2阎平凡.人工神经网络的容量、学习与计算复杂性[J].电子学报,1995,23(5):63-67. 被引量：82
-
3罗莉,罗强,胡守仁.前馈多层神经网络的一种优质高效学习算法[J].计算机研究与发展,1997,34(2):107-112. 被引量：38
-
4焦李成.神经网络系统理论[M].西安:西安电子科技大学出版社,1992..
-
5王晖 王广生 等.模糊控制与神经网络及遗传算法在电力系统中的应用研究.电力科学研究院技术报告[M].,1997..
-
6王晖 韩新阳.湖北电网短期电力负荷预测系统.电力科学研究院技术报告[M].,1999..
-
7Barton A R. Approximation and estimation bounds for artificial neural networks. Machine Learning, 1994, 14:115-133.
-
8Geman S. Neural networks and bias/variance dilemma. Neural Computation, 1992, 4:1-58.
-
9Cataltepe Z, Abu-mostafa Y S, Magdon-Ismail M. No free lunch for earlystopping. Neural Computation, 1999, 11:995-1009.
-
10Amari S, Murata N, Muller K R, et al. Asymptotic statistical theory of overtraining and cross-validation. IEEE Trans Neural Networks, 1997, 8(5): 985.-996.
共引文献157
-
1崔丽群,刘万军,包明宇.BP网络模型的联合优化[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版）,2004,23(z1):81-82.
-
2王川,王克.基于BP神经网络的我国农产品市场风险预警研究[J].农业经济问题,2008,29(S1):152-156. 被引量：16
-
3苏里坦,玉米提,宋郁东.基于改进BP神经网络的干旱区芦苇腾发量预测模型[J].干旱区地理,2011,34(4):551-557. 被引量：4
-
4陈万忠,孙保峰,高韧杰,雷俊.基于NNE技术的手臂运动模式识别算法研究[J].吉林大学学报（工学版）,2013,43(S1):69-73. 被引量：1
-
5曹阳,袁旭峰,高轶群.小波神经网络及其在化工中应用的研究[J].贵州工业大学学报（自然科学版）,2004,33(4):69-71.
-
6张静亚,潘启勇.用BP神经网络实现函数逼近的方法及其讨论[J].常熟高专学报,2004,18(4):34-37. 被引量：2
-
7黄伟杰,刘晓平,李军,谢丽芳.基于BP网络的水利工程投资风险评价[J].长沙理工大学学报（自然科学版）,2004,1(2):34-38. 被引量：11
-
8叶斌,雷燕.关于BP网中隐含层层数及其节点数选取方法浅析[J].商丘职业技术学院学报,2004,3(6):52-53. 被引量：30
-
9陈敏,刘君.BP网络的改进及其应用[J].湖南文理学院学报（自然科学版）,2005,17(2):68-71. 被引量：8
-
10武美先,张学良,温淑花,李海楠.BP神经网络及其改进[J].太原科技大学学报,2005,26(2):120-125. 被引量：37
同被引文献25
-
1窦仁菊,李平,孙银山.并行遗传神经网络及其在机械故障诊断中的应用[J].辽宁工学院学报,2005,25(2):78-81. 被引量：3
-
2王俊发,戴胜华.提高农产品抵御市场风险的能力[J].乡镇经济,2005,21(8):16-18. 被引量：3
-
3黄琳,魏保立.BP网络的泛化能力改进方法及应用[J].石家庄铁道学院学报,2005,18(3):94-96. 被引量：5
-
4李爽,董林福.平板硫化机热板温度场有限元分析[J].沈阳化工学院学报,2005,19(4):280-284. 被引量：3
-
5吴建生,虞继敏.多层前向神经网络及其研究[J].柳州师专学报,2006,21(3):88-95. 被引量：4
-
6刘晓琴,王大志,杨青.一种基于BP神经网络的传感器故障诊断方案[J].沈阳理工大学学报,2006,25(4):16-19. 被引量：5
-
7易祖坤,蒋海,杨亚东.人工神经网络复合压裂选井选层中的应用[J].西部探矿工程,2007,19(9):53-55. 被引量：6
-
8陈如云.基于BP神经网络的应用研究[J].微计算机信息,2007(24):258-259. 被引量：18
-
9M S Van Domelen. Optimizing Fracture Acidizing Treat- ment Design by Integrating Core Testing, Field Testing, and Computer Simulation, SPE22393.
-
10McVey, Mohaghegh, Aminian et al. Identification of Pa- rameters Influencing the Response of Gas Storage to Hydraulic Fracturing with the Aid of a Neural Network, SPE29159.
引证文献6
-
1王川,王克.基于BP神经网络的我国农产品市场风险预警研究[J].农业经济问题,2008,29(S1):152-156. 被引量：16
-
2袁战伟,张云生,王剑平,丁文波.基于BP神经网络的煤矿瓦斯数据辨识[J].云南大学学报（自然科学版）,2009,31(S2):229-231. 被引量：7
-
3盛凯,于兴华,李元凯,黄树林,梁德禄,孙鹏飞.BP神经网络在平板硫化机热板温度场的应用研究[J].橡塑技术与装备,2008,34(2):58-60.
-
4盛雪莲,王乾.人工神经网络[J].科技广场,2008(5):70-73.
-
5裴志.BP人工神经网络隐层结构设计的思考[J].中国电子商务,2011(10):44-45. 被引量：2
-
6房好青,吴亚红,张烨,关海杰.神经网络方法在缝洞型碳酸盐岩储层酸压改造中的应用[J].油气井测试,2013,22(3):39-41. 被引量：1
二级引证文献26
-
1张佩,曾山,刘伟.基于神经网络的智能控制技术在农业领域的研究与应用[J].贵州农业科学,2010,38(2):208-210. 被引量：1
-
2吴清华,高峰,冯中朝.中国油菜产业风险预警研究——基于BP神经网络[J].华中农业大学学报（社会科学版）,2010(2):29-33. 被引量：13
-
3阎晓军,赵安平.北京市蔬菜市场预警研究——基于数量供应安全角度的探讨[J].农业现代化研究,2011,32(5):581-584. 被引量：10
-
4刘锐金,魏宏杰,莫业勇.基于BP神经网络的天然橡胶市场风险预警系统构建[J].华中农业大学学报（社会科学版）,2012(1):37-41. 被引量：3
-
5吴海峰,何坪,邓宇,潘伦,周天寒,何丽芳,方明金.重庆市中医药类专业卫生技术人员需求预测模型研究[J].重庆医学,2012,41(15):1524-1526.
-
6网络[J].销售与市场,2012(21):11-12.
-
7马福玉,余乐安.基于神经网络的我国猪肉年度消费需求量预测研究[J].系统科学与数学,2013,33(1):67-75. 被引量：7
-
8黎健,顾君忠,毛盛华,肖文佳,金汇明,郑雅旭,王永明,胡家瑜.BP人工神经网络模型在上海市感染性腹泻日发病例数预测中的应用[J].中华流行病学杂志,2013,34(12):1198-1202. 被引量：3
-
9赵安平,王晓东,肖金科,梁建平,王川,赵友森.农产品价格短期预测系统设计与实现[J].农业网络信息,2014(4):5-10. 被引量：7
-
10李宏伟,高小翔,程可军.基于小波神经网络的鱼类价格预测研究[J].中国渔业经济,2014,32(4):61-66. 被引量：5
-
1乔占周.基于BP神经网络泛化能力的模糊聚类分析[J].金华职业技术学院学报,2008,8(2):39-41.
-
2夏玫,陈立潮,王新波.一种提高BP神经网络泛化能力的改进算法[J].计算机技术与发展,2009,19(9):62-64. 被引量：10
-
3王晖,何新贵.BP网络泛化能力改进研究[J].系统工程与电子技术,2001,23(3):85-87. 被引量：22
-
4丁祥武,王斌.一种基于ID3的前剪枝改进算法[J].计算机与现代化,2008(9):47-50. 被引量：4
-
5赵莉霞,包宏.人工神经网络及其在材料中的应用[J].微计算机信息,2006(03Z):259-261. 被引量：5
-
6孟毅,吕渭济.基于BP神经网络的数据挖掘及在股价预测中的应用[J].现代计算机,2009,15(2):106-108. 被引量：1
-
7王岩,朱齐丹,刘志林,杨震.改进的稀疏孪生支持向量回归算法[J].系统工程与电子技术,2012,34(9):1940-1945. 被引量：4
-
8陈鸿星.基于ELM-LSSVM的网络流量预测[J].计算机工程与应用,2015,51(24):73-77. 被引量：2
-
9吕广明,孙立宁,沈刚.基于CMAC神经网络的康复机器人的智能控制技术[J].哈尔滨工程大学学报,2006,27(5):662-665. 被引量：8
-
10吴璠,代李昊.基于GA-BP神经网络的Benchmark模型损伤识别研究[J].山东工业技术,2017(9):247-247. 被引量：1
