基于子空间信息量准则的前向神经网络设计理论与方法研究

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摘要：从理论上提出了子空间信息量(SIQ)及其准则(SIQC)的概念;在此基础上阐述了基于上述准则的前向神经网络设计的相关理论,包括前向神经网络隐含层信息量(HLIQ)、存在性和逼近定理,给出了选择隐含层神经元数、权值向量集和隐含层激励函数的指导方向;提出了基于上述理论的一种可行的次优网络设计算法;最后,详细分析了网络性能指标及其影响因素.上述理论和方法完全克服了传统学习算法的各种弊端,丰富了前向神经网络设计领域的理论依据,具有较大的理论指导和实际应用价值.文中通过具体实例验证了上述理论和方法的可行性和优越性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95659X/200505/15554527.html

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关键词：理论与方法 神经网络 网络设计 方法研究 信息量 前向神经网络 子空间信息量 子空间信息量准则 统计学习理论 非线性