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matlab误差分析

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: bp神经网络

资 源 简 介

隐层节点数的确定是神经网络设计中非常重要的一个环节,一个具有无限隐层节点的两层BP网络可以实现任意从输入到输出的非线性映射。但对于有限个输入到输出的映射,并不需要无限个隐层节点,这就涉及到如何选择隐层节点数的问题,而这一问题的复杂性,使得至今为止尚未找到一个很好的解析式,隐层节点数往往根据前人设计所得的经验和自己进行试验来确定。一般认为,隐层节点数与求解问题的要求、输入输出单元数多少都有直接的关系。而且,隐层节点数过少,则无法产生足够的连接权组合数来满足若干样本的学习;隐层节点数过多,则学习以后网络的泛化能力变差。确定隐层的节点数有如下几种方法: 1)如果要求逼近的样函数变化剧烈、波动很大,则要求可调整地连接权数多,从而隐层的节点数也应该多一些; 2)如果规定的逼近精度高,则隐含层单元数也应该多一些; 3)可考虑开始时放入较少的隐含层单元,根据以后的学习情况逐渐增加;或一开始就加入足够多的隐层节点,通过学习把不太起作用的连接权和隐层节点删去

文 件 列 表

1-BP神经网络matlab源程序代码(自我修改).doc

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