文献类型：期刊文章

作　　者：王嵘冰[1] 徐红艳[1] 李波[1] 冯勇[1]

WANG Rong-bing;XU Hong-yan;LI Bo;FENG Yong(School of Information,Liaoning University,Shenyang 110036,China)

机构地区：[1]辽宁大学信息学院,辽宁沈阳110036

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：辽宁省博士科研启动基金(201601099);辽宁省档案科技项目(L-2016-8-7)

年　　份：2018

卷　　号：28

期　　号：4

起止页码：31-35

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：在BP神经网络的众多参数中,隐含层节点数是其中一个非常重要的参数,它的设置对BP神经网络的性能影响很大,而且是导致"过拟合"现象的直接原因。目前理论上还不存在一种科学普遍的用于确定隐含层节点数的方法,应用时只是凭借设计者以往的经验以及借助多次实验进行确定,因此无法高效地获得隐含层节点数。针对BP神经网络隐含层节点数的确定问题,提出一种"三分法"算法,用于快速确定BP神经网络的隐含层节点数的最优解。在Wine-data数据集上,通过Matlab仿真实验验证了"三分法"算法比传统方法获取隐含层节点数的效率提高了1.8倍,是一种行之有效的方法。

关 键 词：BP神经网络 隐含层节点 三分法 最优解

分 类 号：TP301.6]