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针对经典神经网络算法中参数调整过度复杂的问题,分析银行信用评级知识非线性的特点,提出简约神经网络的拓朴结构,证明了在全部节点函数线性且全部隐层节点函数过原点的条件下,经典神经网络与简约神经网络具有等价性。在此基础上,设计了基于简约网络的算法,简化了参数调整过程,算法结果获得了满意的拟合精度。
信用评级的简约神经网络算法研究
【摘 要】
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针对经典神经网络算法中参数调整过度复杂的问题,分析银行信用评级知识非线性的特点,提出简约神经网络的拓朴结构,证明了在全部节点函数线性且全部隐层节点函数过原点的条件下,经典神经网络与简约神经网络具有等价性。在此基础上,设计了基于简约网络的算法,简化了参数调整过程,算法结果获得了满意的拟合精度。
【机 构】
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同济大学环境科学与工程学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2006年04期
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