一种基于多种神经元模型的神经网络构建方法

摘要

本文从高维空间理论出发,通过分析BP网络的神经元与RBF网络的神经元在高维空间中的物理意义,针对仿生模式识别提出的高维空间中复杂几何体覆盖问题,构造出了由多种神经元模型组成的神经网络。这种神经网络突破了传统地运用单一神经元模型构造神经网络的思维模式,是一种新的建造神经网络的方法。