小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2002年
11期
1371-1374
,共4页
前馈神经网络%病态样本剔除%模式聚类%相似度计算%投票算法
前饋神經網絡%病態樣本剔除%模式聚類%相似度計算%投票算法
전궤신경망락%병태양본척제%모식취류%상사도계산%투표산법
收敛速度慢和容易陷入局部极小一直是困扰前馈神经网络的主要问题.然而,不能找到全局最优解的部分原因之一是由于样本质量造成的.如果训练样本集中含有病态样本,那么网络永远也达不到收敛.本文提出一种以模式聚类为基础的病态样本判定方法,并给出基于模式相似度计算的投票剔除算法.
收斂速度慢和容易陷入跼部極小一直是睏擾前饋神經網絡的主要問題.然而,不能找到全跼最優解的部分原因之一是由于樣本質量造成的.如果訓練樣本集中含有病態樣本,那麽網絡永遠也達不到收斂.本文提齣一種以模式聚類為基礎的病態樣本判定方法,併給齣基于模式相似度計算的投票剔除算法.
수렴속도만화용역함입국부겁소일직시곤우전궤신경망락적주요문제.연이,불능조도전국최우해적부분원인지일시유우양본질량조성적.여과훈련양본집중함유병태양본,나요망락영원야체불도수렴.본문제출일충이모식취류위기출적병태양본판정방법,병급출기우모식상사도계산적투표척제산법.
