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本书针对BP网络存在的某些基本问题,提出用
新概念广义复相关系数R。定量描述样本集的复杂性
;建立含参数的BP网络检测误差E的定量关系表达式
;导出具有 泛化能力的BP网络隐节点数H与样本
集的R之间满足的关系式;给出BP网络泛化能力与学
习能力之间满足的几种形式的过拟合不确定关系式
;指出改进BP网络泛化能力的 停止训练法。同
时,还提出基于规范变换的前向神经网络普适评价
模型和与相似样本误差修正法相结合的普适预测模
型,并对模型的普适性和可靠性及同型规范变换的
预测模型之间的兼容性和等效性进行数学论证。本
书中规范变换的思想及方法对其他学科、领域的研
究有借鉴和启迪作用。
本书可供人工智能、神经网络、电子工程、信
息科学、计算机科学、系统工程及环境科学与工程
等学科、专业博士、硕士研究生阅读,亦可供高校
教师和科研院所的科研及管理人员参考。