【摘 要】
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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
【基金项目】
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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)
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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。
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