前向神经网络的分类能力的实验研究  

Study on the Classification Ability of FeedForward Neural Network through Experiments

作　　者：田华[1] 陈森林[1,2] 张军英[3] 

机构地区：[1]陕西师范大学物理学与信息技术学院 [2]西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071 [3]西安电子科技大学计算机学院

出　　处：《微电子学与计算机》2004年第7期99-101,105,共4页Microelectronics & Computer

基　　金：国家自然科学基金项目(60071026);国防科技预研跨行业基金项目(OOJI.4.4.DZ0106);陕西师范大学青年科学基金项目

摘　　要：目前人们对各类神经元所构成的神经网络的分类能力没有准确地把握,完全从理论上推导网络的分类能力具有太大的难度。本文从实验仿真的角度来研究BP网络的分类能力,为进一步从理论上探讨网络的分类能力打下了基础,也对网络在实际中的应用提供了一些经验性的指导。The choosing of network structure is primarily based on the classification ability (CA) of neuralnetwork, while no accurate understanding of CA has been obtained yet. Complete theoretical deduction of CA of FeedForward it is too difficult. In this paper research on CA of FNN is performed in the aspect of computer simulation. It will help theoretical research on CA of FNN, and provide experiential guidance for application in practice.

关 键 词：前向网络 分类能力 实验仿真 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]