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內容簡介： 本书针对BP网络存在学习效率低、泛化能力差、易出现过拟合和网络结构设计（主要指隐节点数选择）的理论依据不足等基本问题，在分析BP网络结构和样本集的复杂性对BP网络泛化能力影响的基础上，提出用”广义”复相关系数Rn新概念定量描述包括样本数量和样本质量在内的样本集的复杂性；建立用含参数的检测误差E2表示BP网络泛化能力的定量关系表达式；导出了具有最佳泛化能力的BP网络隐节点数H0与样本集的”广义”复相关系数Rn之间满足的H0-Rn反比关系式。受信息论中传递的最大平均信息量S满足一般测不准关系式的启示，建立当BP网络出现过拟合时，泛化能力与学习能力之间满足的几种形式的不确定关系式，并由此不确定关系式指出为改进BP网络泛化能力的训练最佳停止方法。 關於作者： 主持973国家重大科技攻关项目的子课题、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目等10余项

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