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基于知识规则的构造性优先排序神经网络算法
1
作者
谷秧波
武妍
+1 位作者
朱世交
王守觉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期1645-1648,共4页
从高维空间样本点覆盖的角度,讨论了基于知识规则的构造性优先排序神经网络(PONN)算法的原理,提出了网络构造过程的一般算法以及基于随机取样规则和重心点规则的两个实例算法。实例算法对螺旋线识别和语种识别进行了仿真。实验结果证明...
从高维空间样本点覆盖的角度,讨论了基于知识规则的构造性优先排序神经网络(PONN)算法的原理,提出了网络构造过程的一般算法以及基于随机取样规则和重心点规则的两个实例算法。实例算法对螺旋线识别和语种识别进行了仿真。实验结果证明了算法的有效性。语种识别实验结果也表明基于重心规则的PONN算法在一定条件下优于SVM。
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关键词
优先度排序神经网络
知识规则
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职称材料
题名
基于知识规则的构造性优先排序神经网络算法
1
作者
谷秧波
武妍
朱世交
王守觉
机构
同济大学计算机科学与工程系
同济大学半导体与信息技术研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期1645-1648,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60475019)
文摘
从高维空间样本点覆盖的角度,讨论了基于知识规则的构造性优先排序神经网络(PONN)算法的原理,提出了网络构造过程的一般算法以及基于随机取样规则和重心点规则的两个实例算法。实例算法对螺旋线识别和语种识别进行了仿真。实验结果证明了算法的有效性。语种识别实验结果也表明基于重心规则的PONN算法在一定条件下优于SVM。
关键词
优先度排序神经网络
知识规则
覆盖
Keywords
Priority Ordered Neural Network （PONN）
knowledge rule
coverage
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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发文年
被引量
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1
基于知识规则的构造性优先排序神经网络算法
谷秧波
武妍
朱世交
王守觉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
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