【摘 要】
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尽管BP神经网络在实际应用中有许多优点,但普遍存在泛化能力比较低的缺陷.因此在文章中提出了一种基于样本输入中加随机噪声提高BP神经网络泛化能力的方法.输入噪声产生的附
【机 构】
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电子科技大学自动化工程学院CAT研究室,四川 成都 610054
【出 处】
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第十六届全国测控、计量、仪器仪表学术年会
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尽管BP神经网络在实际应用中有许多优点,但普遍存在泛化能力比较低的缺陷.因此在文章中提出了一种基于样本输入中加随机噪声提高BP神经网络泛化能力的方法.输入噪声产生的附加惩罚项具有平滑效应,这种平滑效应可以避免BP神经网络过度拟合,从而可以提高BP神经网络的泛化能力.通过在容差模拟电路故障诊断中的仿真应用,不仅验证了该方法的有效性,而且结果表明该方法对容差模拟电路的故障诊断具有比较理想效果.
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