《表1 深层自编码器仿真网络参数设置》

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《城市物流竞争力分析DAE-WMA优化算法》

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利用glass、seeds与wine三种数据集，选取DAE-ESA、DAE-CSA与DAE-WMA三种算法进行对比，算法对应的深层自编码器模型与参数如表1所示。深层自编码器均设置为5个隐层，依据数据集各自特点，确定网络参数。将数据集平均分为两部分，分别作为训练数据集与测试数据集，利用训练数据集，根据限定误差ε对三种算法进行20次训练仿真，获取最佳学习速率与最佳动量参数。利用测试数据集进行测试，对比不同算法的分类精度。