【摘 要】
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@@人工神经网络系统处理信息的能力，取决于网络容量和训练精度。而网络容量过大或过小，都影响着网络的训练精度和应用效果，这是神经网络实际应用中无法回避的.因此.选取网络结构
【机 构】
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中科院地质与地球物理研究所 北京 100029
【出 处】
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《陆相油储地球物理理论及三维地质图像成图方法》学术交流会
论文部分内容阅读
@@人工神经网络系统处理信息的能力，取决于网络容量和训练精度。而网络容量过大或过小，都影响着网络的训练精度和应用效果，这是神经网络实际应用中无法回避的.因此.选取网络结构(隐层数，隐层节点数)是十分关键的。针对于此，Sietsma和Dow提出网络“修剪”法，要点是先训练一个大的网络，然后逐渐去掉隐层中多余的节点。Wang和Massim。等的研究成果表明，含有一个隐层的网络可以有效地完成非线性映射估计，并确定隐层中节点数。Hashem和Schmeiser为提高网络训练精度，提出一优化组合方法。Jacob:和Jordan发展了一种分级混合结构网络，它先将一个复杂问题分解成各种简单问题，再对逐个简单的问题分别由一个网络单独处理，最后再将各个网络组合在一起，以解决整体复杂问题.神经网络实际应用中的另一个问题是，网络对样本的学习训练可以达到很高精度，但在实用预测中的精度并不高。从而使神经网络用于油气预测时，实用效果难以体现。针对于此，本文将结构风险最小原理应用于神经网络之中，提出神经网络结构风险最小化方法，旨在于提高预测结果的可靠性。
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