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基于模糊熵的BP算法改进
1
作者
花强
赵伯夷
高月
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第20期138-141,共4页
由于BP网络简单的拓扑结构和优秀的逼近能力,它已经被广泛地应用于预测和非线性系统的建模中。但是由于算法自身的不足,在实际应用中会产生很多问题。因此,BP网络的优化已经成为了一个重要的课题。为了提高BP网络的泛化能力,将模糊熵加...
由于BP网络简单的拓扑结构和优秀的逼近能力,它已经被广泛地应用于预测和非线性系统的建模中。但是由于算法自身的不足,在实际应用中会产生很多问题。因此,BP网络的优化已经成为了一个重要的课题。为了提高BP网络的泛化能力,将模糊熵加入到BP网络的性能函数中,提出了基于模糊熵的BP算法。在实验中,将两种算法进行了对比,结果表明改进算法可以有效地提高测试精度,避免了过度拟合。
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关键词
BP网络
过拟合
模糊熵
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职称材料
题名
基于模糊熵的BP算法改进
1
作者
花强
赵伯夷
高月
机构
河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第20期138-141,共4页
基金
河北省自然科学基金No.F2008000635
No.F2009000227~~
文摘
由于BP网络简单的拓扑结构和优秀的逼近能力,它已经被广泛地应用于预测和非线性系统的建模中。但是由于算法自身的不足,在实际应用中会产生很多问题。因此,BP网络的优化已经成为了一个重要的课题。为了提高BP网络的泛化能力,将模糊熵加入到BP网络的性能函数中,提出了基于模糊熵的BP算法。在实验中,将两种算法进行了对比,结果表明改进算法可以有效地提高测试精度,避免了过度拟合。
关键词
BP网络
过拟合
模糊熵
Keywords
backpropagation neural networks
over-fitting
fuzzy entropy
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊熵的BP算法改进
花强
赵伯夷
高月
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
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