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在利用神经网络提取含噪数据特征时，泛化能力是一个极需解决的问题．通常的方法是控制网络的复杂度。本文中，我们提出了一类基于熵因子的惩罚项，该项正确反映了隐层节点所提取的数据特征，从而有效避免了前馈网络的过训练现象，计算机仿真结果表明该算法能大大提高网络泛化能力．
基于熵因子惩罚项的提高前馈网络泛化能力的新算法(英文)
【摘 要】
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在利用神经网络提取含噪数据特征时，泛化能力是一个极需解决的问题．通常的方法是控制网络的复杂度。本文中，我们提出了一类基于熵因子的惩罚项，该项正确反映了隐层节点所提取的数
【机 构】
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东南大学无线电系DSP实验室
【出 处】
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Journal of Southeast University(English Edition)
【发表日期】
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1998年1期
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