直连BP神经网络分类效果综合评估

牛丽丽; 王耀力; 王力波

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基于贝叶斯正则化LM算法优化直连BP神经网络,利用UCI数据库的118种不同应用数据分别进行分类,验证直连BP神经网络的有效性.分别进行输入层到输出层是否有直连,输出层是否有阈值的四种比较,将所得的118种数据集分类精确度结果用统计方法进行分析.基于统计意义,实验结果表明,加入直连提高了分类的精确度和网络结构的泛化性能,且隐含层的神经元个数减少,提高了训练速度;而输出层是否有阈值对分类效果没有明显的影响.

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来源
《现代电子技术》 |2018年第23期|93-97|共5页
作者
牛丽丽; 王耀力; 王力波;
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作者单位

太原理工大学信息工程学院;

山西太原 030024;

太原理工大学信息工程学院;

山西太原 030024;

太原理工大学信息工程学院;

山西太原 030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
直连神经网络; 贝叶斯正则化; 数据库; 分类; 统计方法; 测试精确度;

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