BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构

廖宁放; 高稚允

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目的研究采用反向传播（ＢＰ）算法的人工神经网络用于函数逼近时的最佳隐层结构。方法以典型的ｎ输入、单输出的多层ＢＰ网为例，在几种不同的网络隐层结构下对典型的连续函数进行逼近训练，分析各网络输出的全局误差．结果含有４个隐层的ＢＰ网具有最佳的学习收敛特性和函数逼近精度，各隐层所包含的单元数应当在１０～２０个之间，收敛性最差的是单隐层网，结论用于函数逼近的最佳ＢＰ神经网络应当是一个包含４个左右隐层的多层网，且各隐层中的单元数应当适中．

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来源
《北京理工大学学报》 |1998年第4期|476-480|共5页
作者
廖宁放; 高稚允;
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作者单位

北京理工大学光电工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类逼近论;人工智能理论;
关键词
人工神经网络; BP算法; 函数逼近; 隐层结构;

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