直连BP神经网络分类效果综合评估

摘要：

基于贝叶斯正则化LM算法优化直连BP神经网络,利用UCI数据库的118种不同应用数据分别进行分类,验证直连BP神经网络的有效性.分别进行输入层到输出层是否有直连,输出层是否有阈值的四种比较,将所得的118种数据集分类精确度结果用统计方法进行分析.基于统计意义,实验结果表明,加入直连提高了分类的精确度和网络结构的泛化性能,且隐含层的神经元个数减少,提高了训练速度;而输出层是否有阈值对分类效果没有明显的影响.

关键词：直连神经网络、贝叶斯正则化、数据库、分类、统计方法、测试精确度

所属期刊栏目：41

分类号：TN711-34;TP183(基本电子电路)

资助基金：全国工程专业学位研究生教育指导委员会立项项目2016-ZX-095

在线出版日期：2018-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：93-97