本書針對BP網絡存在學習效率低、泛化能力差、易出現(xiàn)過擬合和網絡結構設計（主要指隱節(jié)點數(shù)選擇）的理論依據不足等基本問題，在分析BP網絡結構和樣本集的復雜性對BP網絡泛化能力影響的基礎上，提出用"廣義"復相關系數(shù)Rn新概念定量描述包括樣本數(shù)量和樣本質量在內的樣本集的復雜性；建立用含參數(shù)的檢測誤差E2表示BP網絡泛化能力的定量關系表達式；導出了具有最佳泛化能力的BP網絡隱節(jié)點數(shù)H0與樣本集的"廣義"復相關系數(shù)Rn之間滿足的H0-Rn反比關系式。受信息論中傳遞的最大平均信息量S滿足一般測不準關系式的啟示，建立當BP網絡出現(xiàn)過擬合時，泛化能力與學習能力之間滿足的幾種形式的不確定關系式，并由此不確定關系式指出為改進BP網絡泛化能力的訓練最佳停止方法。
主持973國家重大科技攻關項目的子課題、國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金面上項目等10余項
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