【摘 要】
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传统的BP神经网络在应用的过程中,常常面临无法确定合适的网络节点问题.网络规模小,则运算时间长;而网络规模过大,容易产生过学习现象,影响泛化能力.在传统的BP神经网络学习
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传统的BP神经网络在应用的过程中,常常面临无法确定合适的网络节点问题.网络规模小,则运算时间长;而网络规模过大,容易产生过学习现象,影响泛化能力.在传统的BP神经网络学习的基础上,采用卡尔曼滤波箅法对神经网络中的权值向量进行修剪,实现对神经网络结构的简化,提高泛化能力.它不同于以往的边修剪、边训练,而是在神经网络一次完整的学习完成之后,一次性修剪.方法在入侵检测数据集测试中表明,修剪比例较高,精确度好,修剪完成的网络能够很好地保持修剪前的测试识别率,提高了学习速度和泛化能力.
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