【摘 要】
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该文提出一种基于结构化风险最小化原理(SRM)优化神经网络的方法。该方法将结构化风险原理和神经网络相结合，通过遗传算法优化感知器分类算法中的连接权，避免了传统的感知器分类的偏向性，连接权的局部收敛性，误识率高等弱点，借助于遗传算法全局寻优的特点，使改进后的算法，具有自进化、自适应能力，以及很好的数据推广性能和抗干扰性，提高了神经网络的整体性能，与标准的SVM算法相比：具有更广阔的应用范围和更强的数
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系(合肥) 中国科学技术大学自动化系(合肥)
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该文提出一种基于结构化风险最小化原理(SRM)优化神经网络的方法。该方法将结构化风险原理和神经网络相结合，通过遗传算法优化感知器分类算法中的连接权，避免了传统的感知器分类的偏向性，连接权的局部收敛性，误识率高等弱点，借助于遗传算法全局寻优的特点，使改进后的算法，具有自进化、自适应能力，以及很好的数据推广性能和抗干扰性，提高了神经网络的整体性能，与标准的SVM算法相比：具有更广阔的应用范围和更强的数据处理能力。
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