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一种基于惩罚系数的BP神经网络预测能力 被引量：6
1
作者 廖卫强 迟岩 王国玲 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第2期174-177,共4页
为提高BP神经网络训练的预测能力,采用有助于提高BP神经网络逼近精度的Metropolis准则来克服BP神经网络训练学习过程中容易陷入局部极小值的问题;考虑到两类误分的代价不同,利用两个惩罚系数C1和C2,对两类误分给予不同程度的惩罚;采用... 为提高BP神经网络训练的预测能力,采用有助于提高BP神经网络逼近精度的Metropolis准则来克服BP神经网络训练学习过程中容易陷入局部极小值的问题;考虑到两类误分的代价不同,利用两个惩罚系数C1和C2,对两类误分给予不同程度的惩罚;采用轮换法的策略来避免因样本不均衡分布带来的负面影响.研究结果表明:所构建的神经网络模型效果令人满意,是行之有效的做法. 展开更多
关键词 BP神经网络 预测 局部极小 METROPOLIS准则 惩罚系数 误分 不均衡分布 轮换法
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