10.3321/j.issn:1002-8331.2001.21.063
隐节点数可变的BP网络研究与应用
BP网络在工程实际中有着广泛而重要的应用价值,但它却也难以避免学习时间长、训练精度不高等一系列问题.文章提出的一种隐节点数动态增长的网络模型“Dynamic Middle Layer Backpropagation Network”,简称DMLBPN,增加了网络的灵活性、缩短了网络的训练时间并提高了训练结果的精度.把它应用于无限制脱机手写数字识别中,取得了显著的成效.
神经网络、BP、网络、学习算法
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TP39(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金69933030
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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