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BP神经网络应用中的前后处理过程研究
引用本文:陈小前,罗世彬,王振国,陶玉静.BP神经网络应用中的前后处理过程研究[J].系统工程理论与实践,2002,22(1):65-70.
作者姓名:陈小前  罗世彬  王振国  陶玉静
作者单位:国防科技大学航天与材料工程学院
摘    要:在 BP网络的应用过程中 ,采用数理统计中的一些技巧 ,用主成分分析法作为前处理过程进行样本集的选择与优化 ,用回归分析和相关性分析的方法作为后处理过程之一对训练结果进行分析 ,用置信区间分析的方法作为另一种后处理过程对输出结果的可信度进行预测 .这几种处理过程可以作为 BP神经网络应用研究的一个必要的补充.

关 键 词:BP神经网络  主成分分析法  回归分析  置信区间    
文章编号:1000-6788(2002)01-0065-06
修稿时间:2000年3月30日

Research on Preprocessing and Postprocessing of the Application of BP Neural Network
CHEN Xiao-qian,LUO Shi-bin,WANG Zhen-guo,TAO Yu-jing.Research on Preprocessing and Postprocessing of the Application of BP Neural Network[J].Systems Engineering —Theory & Practice,2002,22(1):65-70.
Authors:CHEN Xiao-qian  LUO Shi-bin  WANG Zhen-guo  TAO Yu-jing
Institution:College of Aerospace and Material Engineering,National University of Defense Technology
Abstract:During the application of BP neural network, some techniques in statistics are adopted. The principal component analysis is used as the preprocessing to select and optimize the sample set. The regression and correlation analysis is used as one of the postprocessing to analyze the result of training; the confidence interval analysis is used as the other postprocessing to predict the confidence bounds of output. All of these processes can be a necessary supplement of the research on the application of BP neural network.
Keywords:BP neural network  principal component analysis  regression analysis  confidence interval
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