| 增强神经网络辨识模型泛化能力的研究 |
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| 引用本文： | 曲东才.增强神经网络辨识模型泛化能力的研究[J].海军航空工程学院学报,2007,22(1):109-113. |
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| 作者姓名： | 曲东才 |
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| 作者单位： | 海军航空工程学院控制工程系,山东烟台,264001 |
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| 摘 要： | 神经网络(Artificial Neural Network,ANN)辨识模型的泛化能力是其最主要的性能之一,增强ANN模型的泛化能力也是近年来国内外有关专家学者研究的重点问题。大量研究表明,ANN模型泛化能力的改善与很多因素相关联,其中恰当的性能指标函数设计是一个重要影响因素。文中在分析常见的基于均方误差最小原则的性能指标函数基础上,通过加入ANN辨识模型权值间的延迟信息,进而获得一种改进型性能指标函数。通过仿真,验证了所设计的改进型性能指标函数对增强ANN辨识模型的泛化能力是有效的。
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| 关 键 词： | 神经网络 辨识模型 泛化能力 性能指标函数 仿真 |
| 修稿时间： | 2006年8月23日 |
Research on enhanced generalization ability for the ANN's identification model |
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| QU Dongcai.Research on enhanced generalization ability for the ANN''''s identification model[J].Journal of Naval Aeronautical Engineering Institute,2007,22(1):109-113. |
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| Authors: | QU Dongcai |
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| Institution: | Department of Control Engineering,NAEI,Yantai,Shandong,264001 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Artificial Neural Network (ANN) identification model generalization ability performance index function simulation |
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