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该文首先证明了具有Ｎ－１隐节点的三层前馈神经网络，可以通过调整权值和阈值，使得隐节点输出线性无关，以任意精度逼近Ｎ个训练样本对。在此基础上，运用多元线性回归分析方法，判断输出相关性强的隐节点，动态地合并该节点，优化网络结构。计算机模拟此自构形算法表明，效果较好。
基于线性回归分析的神经网络自构形算法研究
【摘 要】
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该文首先证明了具有Ｎ－１隐节点的三层前馈神经网络，可以通过调整权值和阈值，使得隐节点输出线性无关，以任意精度逼近Ｎ个训练样本对。在此基础上，运用多元线性回归分析方法，判断输出相关
【机 构】
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交通大学电气学院(成都)
【出 处】
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1999年中国智能自动化学术会议
【发表日期】
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1999年期
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