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摘要:
由于前向神经网络隐合层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节.点数.算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效.
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文献信息
篇名 前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 前向神经网络 隐含层节点数 黄金分割 优化算法
年,卷(期) 2005,(10) 所属期刊栏目 人工智能与图像处理
研究方向 页码范围 143-145
页数 3页 分类号 TP3
字数 3310字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
前向神经网络
隐含层节点数
黄金分割
优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导