摘要：从模糊理论的角度出发，提出了一种改进神经网络泛化能力的新方法-“缩放法”。这种方法通过对输入向量的缩放处理，来缩小或模糊化训练样本和新的模式之间的差别。从而使神经网络的泛化能力得以提高。文中提出的新算法～α算法，可以找到合适的缩放因子，进而得到泛化能力更强的新网络。一些实验例证了“缩放法”和α算法的有效性。并从理论上对其进行了初步分析和讨论。

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