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一种用于多类模式识别的综合感知器网络和学习算法
1
作者
易中凯
吴沧浦
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期459-463,共5页
提出一种由感知器神经元组合成的综合网络模型及相应的学习算法 .网络由 3层感知器神经元组成 ,中间层到输出层的权值相应地为 +1或 - 1.输入层到中间层的权值通过学习获得 ,且中间层每个神经元的权值单独学习完成 .该学习算法在有限次...
提出一种由感知器神经元组合成的综合网络模型及相应的学习算法 .网络由 3层感知器神经元组成 ,中间层到输出层的权值相应地为 +1或 - 1.输入层到中间层的权值通过学习获得 ,且中间层每个神经元的权值单独学习完成 .该学习算法在有限次迭代步骤内终止 .当算法终止时 ,对于可线性划分的多类模式识别问题总是能找到正确的解 .如果还有模式不能识别 ,则说明这是一个不可线性划分的多类模式识别问题 。
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关键词
感知器神经元
综合网络模型
多类模式识别
增广型模式向量
增广型权向量
学习算法
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题名
一种用于多类模式识别的综合感知器网络和学习算法
1
作者
易中凯
吴沧浦
机构
北京理工大学自动控制系
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期459-463,共5页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助课题 ( B-1 2 2 )
文摘
提出一种由感知器神经元组合成的综合网络模型及相应的学习算法 .网络由 3层感知器神经元组成 ,中间层到输出层的权值相应地为 +1或 - 1.输入层到中间层的权值通过学习获得 ,且中间层每个神经元的权值单独学习完成 .该学习算法在有限次迭代步骤内终止 .当算法终止时 ,对于可线性划分的多类模式识别问题总是能找到正确的解 .如果还有模式不能识别 ,则说明这是一个不可线性划分的多类模式识别问题 。
关键词
感知器神经元
综合网络模型
多类模式识别
增广型模式向量
增广型权向量
学习算法
Keywords
perceptron neuron
integrated network model
multiclass patterns recognition
extended pattern vector
extended weight vector
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种用于多类模式识别的综合感知器网络和学习算法
易中凯
吴沧浦
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
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