| 一种基于惩罚系数的BP神经网络预测能力 |
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| 引用本文： | 廖卫强,迟岩,王国玲.一种基于惩罚系数的BP神经网络预测能力[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2013(2):174-177. |
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| 作者姓名： | 廖卫强 迟岩 王国玲 |
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| 作者单位： | 集美大学电气自动化教研室;闽南理工学院电子工程系;集美大学电子教研室 |
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| 基金项目： | 福建省科技厅科技三项基金重点资助项目(2005H038) |
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| 摘 要： | 为提高BP神经网络训练的预测能力,采用有助于提高BP神经网络逼近精度的Metropolis准则来克服BP神经网络训练学习过程中容易陷入局部极小值的问题;考虑到两类误分的代价不同,利用两个惩罚系数C1和C2,对两类误分给予不同程度的惩罚;采用轮换法的策略来避免因样本不均衡分布带来的负面影响.研究结果表明:所构建的神经网络模型效果令人满意,是行之有效的做法.
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| 关 键 词： | BP神经网络 预测 局部极小 Metropolis准则 惩罚系数 误分 不均衡分布 轮换法 |
Predictive ability of BP neural network based on penalty coefficient |
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| LIAO Weiqiang,CHI Yan,Wang Guoling.Predictive ability of BP neural network based on penalty coefficient[J].Journal of Liaoning Technical University (Natural Science Edition),2013(2):174-177. |
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| Authors: | LIAO Weiqiang CHI Yan Wang Guoling |
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| Institution: | 1.Department of Electrical Automation,Jimei University,Xiamen 361021,China;2.Department of Electronic Engineering,Minnan University of Science and Technology,Shishi 362700,China; 3.Department of Electronic,Jimei University,Xiamen 361021,China) |
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