【摘 要】
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基于一种启发式极限吸因子反向传播模式（ＨＴＡＢＰ）提出了一种决定多层前向神经网络中隐含层单元数目的算法．该算法不再用试探法和误差进行网络结构选取，而改由变量参数γｃ和标准误差函数决
【机 构】
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钟珞,武汉工业大学,湖北工学院电气工程与计算机科学系
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基于一种启发式极限吸因子反向传播模式（ＨＴＡＢＰ）提出了一种决定多层前向神经网络中隐含层单元数目的算法．该算法不再用试探法和误差进行网络结构选取，而改由变量参数γｃ和标准误差函数决定．模拟试验表明：该算法是科学和有效的．
Based on a Heuristic Limit Absorption Backpropagation (HTABP) model, an algorithm to determine the number of hidden layer units in a multi-layer feedforward neural network is proposed. The algorithm is no longer used heuristic and error network structure selection, but by the variable parameters γc and standard error function decision. Simulation results show that the algorithm is scientific and effective.
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