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过度拟合文献资料
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BP人工神经网络用于肺鳞癌预后预测
目的利用两个预后分析模型--time-codedmodel和single-timepointmodel,结合实际数据进行肺癌预后结果预测.方法利用LM算法和停止准则进行迭代.结果利用BP人工神经网络的两个模型对于学习集数据的拟合情况要远远好于传统的Cox回归和logistic回归,若样本收集具有代表性,该网络可以任意精度逼近任意映射.利用停止准则后,在数据收集不是非常全面的条件下,预测效果与传统方法无差别.结论BP人工神经网络可以用于肺癌预后结果预测.
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早停止策略在BP神经网络中的应用
探讨了BP神经网络在应用中如何避免过度拟合情况的发生以防止网络的泛化功能降低.结果显示,在BP神经网络的训练中,早停止策略是避免过度拟合的一个有效方法.
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BP人工神经网络用于芳香族化合物结构参数和大鼠LD50构效关系研究
对结构参数采用主成分变换,再利用BP人工神经网络,采用LM算法作为迭代方法训练网络,预测检验集化合物的LD50。结果显示,BP人工神经网络可以用于定量毒性构效关系研究,含隐层的BP人工神经网络拟合能力明显优于传统方法,消除过度拟合后的多层BP网络预测能力也好于传统方法,可以用于预测。