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一种新的基于构造型神经网络分类算法
被引：12
作者：
黄国宏
熊志化
邵惠鹤
机构：
[1] 上海交通大学自动化研究所,上海交通大学自动化研究所,上海交通大学自动化研究所上海,上海,上海
来源：
关键词：
模式识别;
神经网络;
最大密度覆盖;
M-P神经元;
构造型神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
该文提出一种基于构造型神经网络的最大密度覆盖分类算法,该算法直接从样本数据本身入手,通过引入一个密度估计函数对样本数据进行聚类分析,找出同类样本中具有最大密度的样本数据点,然后在特征空间里作超平面与球面相交,得到一个球面领域覆盖,从而将神经网络训练问题转化为点集覆盖问题.该算法有效地克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的问题,同时也考虑了神经网络规模的优化问题,实验证明了该算法的有效性.
引用
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页码：1519 / 1523
页数：5
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