抗噪建模更精简
结合最大相关熵与量化最小误差熵准则，在学习分布结构的同时抑制离群点，以更小网络结构实现鲁棒数据建模。
汪德刚 · Fei, Teng · Jie, Li · 宋雯彦 · 李洪兴
Information Sciences 2024
代价函数融合最大相关熵与量化最小误差熵，既抑制大误差样本的权重，又利用数据分布结构区分真实噪声与正常波动。
监督机制下的增量参数学习算法避免冗余节点生成，在达到同等精度时所需隐节点更少。
模糊转换层生成可解释的特征映射，非线性增强层进一步提高模型对复杂系统的拟合能力。