本書針對BP網(wǎng)絡(luò)存在學(xué)習(xí)效率低、泛化能力差、易出現(xiàn)過擬合和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計（主要指隱節(jié)點數(shù)選擇）的理論依據(jù)不足等基本問題，在分析BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和樣本集的復(fù)雜性對BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力影響的基礎(chǔ)上，提出用"廣義"復(fù)相關(guān)系數(shù)Rn新概念定量描述包括樣本數(shù)量和樣本質(zhì)量在內(nèi)的樣本集的復(fù)雜性；建立用含參數(shù)的檢測誤差E2表示BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力的定量關(guān)系表達(dá)式；導(dǎo)出了具有最佳泛化能力的BP網(wǎng)絡(luò)隱節(jié)點數(shù)H0與樣本集的"廣義"復(fù)相關(guān)系數(shù)Rn之間滿足的H0-Rn反比關(guān)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(zhǔn)關(guān)系式的啟示，建立當(dāng)BP網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過擬合時，泛化能力與學(xué)習(xí)能力之間滿足的幾種形式的不確定關(guān)系式，并由此不確定關(guān)系式指出為改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力的訓(xùn)練最佳停止方法。

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