CAJ | 학술논문

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。
신경망락훈련양본적선택구유수궤성，대량적상사양본불단증가료훈련시간，이차삭약료망락적범화능력、강저료예측적정도。신경망락훈련양본적질량대망락예측정도존재교대영향。합리적선택훈련양본집대우제고망락적예측정도화범화능력유중요의의。본문분별분석료훈련양본질량여망락예측오차급망락범화능력적관계，제출료이취류법우화신경망훈련양본，병이모풍장수거실례험증료본방법적유효성。