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基于一种启发式极限吸因子反向传播模式（ＨＴＡＢＰ）提出了一种决定多层前向神经网络中隐含层单元数目的算法。该算法不再用试探法和误差进行网络结构选取，而改由变量参数γ和标准误差函数决定，模拟试验表明：该算法是科学和有效的。
决定神经网络隐含层单元数目的自学习算法
【摘 要】
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基于一种启发式极限吸因子反向传播模式（ＨＴＡＢＰ）提出了一种决定多层前向神经网络中隐含层单元数目的算法。该算法不再用试探法和误差进行网络结构选取，而改由变量参数γ和标准误差函数
【机 构】
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湖北工学院电气工程与计算机科学系,武汉工业大学
【出 处】
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湖北工学院学报
【发表日期】
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1998年1期
【基金项目】
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国家九五重大科技攻关项目
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