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BP網(wǎng)絡結構優(yōu)化與模型規(guī)范 
定 價：159 元
9 7 7 8 8 7 4 0 3 3 7 0 7 讀者對象:本書可作為人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、電子工程、信息科學、計算機科學、系統(tǒng)工程、遙感技術及環(huán)境科學與工程等相關學科、專業(yè)博士、碩士研究生和大學本科高年級學生教材或教學參考書，亦可供高校和科研院所的教師、科研工作者及管理人員參考。
本書針對BP網(wǎng)絡存在學習效率低、泛化能力差、易出現(xiàn)過擬合和網(wǎng)絡結構設計（主要指隱節(jié)點數(shù)選擇）的理論依據(jù)不足等基本問題，在分析BP網(wǎng)絡結構和樣本集的復雜性對BP網(wǎng)絡泛化能力影響的基礎上，提出用"廣義"復相關系數(shù)Rn新概念定量描述包括樣本數(shù)量和樣本質量在內的樣本集的復雜性；建立用含參數(shù)的檢測誤差E2表示BP網(wǎng)絡泛化能力的定量關系表達式；導出了具有最佳泛化能力的BP網(wǎng)絡隱節(jié)點數(shù)H0與樣本集的"廣義"復相關系數(shù)Rn之間滿足的H0-Rn反比關系式。受信息論中傳遞的最大平均信息量S滿足一般測不準關系式的啟示，建立當BP網(wǎng)絡出現(xiàn)過擬合時，泛化能力與學習能力之間滿足的幾種形式的不確定關系式，并由此不確定關系式指出為改進BP網(wǎng)絡泛化能力的訓練最佳停止方法。
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