神经网络训练样本优化方法研究

吕光建; 张新燕; 陈杰; 黄池; 常喜强; 华荣芹

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神经网络训练样本优化方法研究

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神经网络训练样本的选择具有随机性，大量的相似样本不但增加了训练时间，而且削弱了网络的泛化能力、降低了预测的精度。神经网络训练样本的质量对网络预测精度存在较大影响。合理的选择训练样本集对于提高网络的预测精度和泛化能力有重要意义。本文分别分析了训练样本质量与网络预测误差及网络泛化能力的关系，提出了以聚类法优化神经网训练样本，并以某风场数据实例验证了本方法的有效性。

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来源
《电子世界》 |2014年第22期|411-411,412|共2页
作者
吕光建; 张新燕; 陈杰; 黄池; 常喜强; 华荣芹;
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作者单位

新疆大学电气工程学院;

新疆大学电气工程学院;

新疆大学电气工程学院;

新疆大学电气工程学院;

国网新疆电力调度控制中心;

新疆电力设计院;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
神经网络; 训练样本; 优化; 预测;

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