%0 Journal Article
%T 一种提高神经网络泛化能力的新方法
%J 计算机科学
%D 2006
%X 提出了一种改进神经网络泛化能力的新方法——“缩放法”。这种方法通过对输入向量的缩放处理，来缩小或模糊化训练样本和新的模式之间的差别，从而使神经网络的泛化能力得以提高。文中提出的新算法——α算法，可以找到合适的缩放因子，进而得到泛化能力更强的新网络。一些实验例证了“缩放法”和α算法的有效性，并从理论上对其进行了分析和讨论。实验和分析表明，这种方法简单可靠，对许多神经网络和模式分类问题效果明显。
%K 神经网络泛化误识率模糊理论
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=21313548&flag=1