Zhang_P_Y
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BP神经网络设计常用的基本方法和实用技术

尽管神经网络的研究和应用已经取得巨大成功，但在网络的开发设计方面至今仍没有一套完善的理论做指导，应用中采取的主要设计方法是，在充分了解待解决问题的基础上将经验与试探相结合，通过多次改进性试验，最终选出一个较好的设计方案。下面是在开发神经网络中常用的基本方法和实用技术。

（1）  网络信息容量与训练样本数

多层神经网络的分类能力与网络信息容量相关，如果网络的权值和阈值总数nw表征网络信息容量，研究表明，训练样本数N与给定的训练误差ε之间应满足以下匹配关系：

N = nw / ε.

上式表明网络的信息容量与训练样本数之间存在合理匹配关系。在解决实际问题时，训练样本数常常难以满足以上要求。对于确定的样本数，网络参数太少则不足以表达样本中所蕴含的全部规律即发生欠拟合；而网络参数太多，则可能发生过拟合，造成网络的泛化能力减弱。所以，通过上式根据设定的网络结构和误差要求，可以评估一下大致需要多少训练样本。

（2）  训练样本集的准备

    训练数据的准备工作是网络设计与训练的基础，数据选择的科学合理性以及数据表示的合理性对于网络设计具有极为重要的影响。数据准备分为原始数据的收集、数据分析、变量选择和数据预处理等诸多步骤。

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