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《管理科学与系统科学研究新进展——第8届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集》2005年
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神经网络拟合函数方式的研究

邵良杉  王军  孙绍光  
【摘要】:现实生产生活中往往有很多对现实生产、生活相当有用的规律,只知道外在表征,无法确定内部形式。解决这类问题,人们通常采用函数模拟。神经网络优异的函数拟合能力使它成为对具体形式未知的函数进行模拟的最佳选择之一。神经网络利用样本点输入输出的对应关系训练网络,使其达到在容忍范围内良好的模拟效果,从而可以利用该网络模拟事物的响应特性。然而由于维度的差异,即使对简单的二元线性函数进行模拟也未必得到预期效果。文中以一个标准二元线性函数为例,对神经网络以高维“面”拟合低维“线”的方式进行了论证;提出当存在维度差异时,好的数据拟合效果并不能代表合适的函数模拟效果;强烈建议在实际工程应用中数据采用“面”采集方式。

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