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SynchronizationandDesynchronizationinOscilatoryNetworksLuZiyi(鲁子奕)YangLüxi(杨绿溪)HeZhenya(何振亚)(DepartmentofRadioEngineering,So...  相似文献   
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在利用神经网络提取含噪数据特征时,泛化能力是一个极需解决的问题.通常的方法是控制网络的复杂度。本文中,我们提出了一类基于熵因子的惩罚项,该项正确反映了隐层节点所提取的数据特征,从而有效避免了前馈网络的过训练现象,计算机仿真结果表明该算法能大大提高网络泛化能力.  相似文献   
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